Clientes de Amazon Fraud Detector

En AWS, utilizamos Amazon Fraud Detector para proteger a nuestros clientes y a nuestro propio negocio. Amazon Fraud Detector es especialmente útil cuando entramos en nuevos mercados o zonas geográficas, ya que el enriquecimiento de datos como la dirección IP y la dirección de correo electrónico proporciona un impulso inmediato, incluso cuando no disponemos de datos históricos sólidos. Al utilizar el modelo automatizado Online Fraud Insights de Amazon Fraud Detector, empezamos a registrar un 35 % más de cuentas fraudulentas en nuevas zonas geográficas. Además, Amazon Fraud Detector nos permite entrenar modelos para nuevas áreas de nuestro negocio en medio día; lo que antes tardaba al menos una semana.

Hace doce meses, buscábamos una solución de detección de fraude que no requiriera realizar una inversión tan grande en conocimientos y experiencia propios en machine learning. Gracias a un modelo de precios transparente de pago por uso, Amazon Fraud Detector nos ayudó a crear e incorporar con facilidad un nuevo modelo de machine learning efectivo y asequible en nuestra configuración existente.

Desde que incorporamos Amazon Fraud Detector, nuestra tasa de anulaciones ha caído por debajo del 2 % (en comparación con el 5 % anterior). Además, nuestra tasa de reintegro es menor que nunca desde la creación de la compañía. La empresa puede ahora aceptar más usuarios sin registrar que nuestros modelos anteriores habrían marcado como de riesgo y rechazado. Pero quizá lo mejor es que estamos consiguiendo estos grandes resultados con prácticamente los mismos costos operativos que antes. Todo ello produce un mayor número de reservas e ingresos, junto con una disminución de las pérdidas por devoluciones de cargos

Con Amazon Fraud Detector, hemos reducido las transacciones fraudulentas en un 6 %. Al mismo tiempo, hemos sido capaces de automatizar el proceso de pago en más del 90 % de las transacciones que antes se tendrían que haber revisado manualmente. Ahora, revisamos manualmente menos del 1 % de nuestras transacciones, en comparación con el 10 % que teníamos que revisar antes.

Desde que implementamos este servicio, hemos visto una mejora significativa en nuestra puntuación de Trustpilot. Sabemos que es el resultado de esta automatización de detección de pagos, así como de las mejoras adicionales que estamos haciendo constantemente en el sitio web. La confianza es una parte importante de nuestra propuesta de valor, así que es un gran triunfo para nuestra empresa.

Amazon Fraud Detector ha sido una gran adición a nuestra capacidad de detección y mitigación de fraudes. La capacidad de escribir reglas personalizadas que se apliquen a nuestra situación única, entrenar modelos de ML en diferido y la perfecta integración con otros servicios de AWS nos ha permitido tomar decisiones de forma rápida e inteligente a la vez que mantenemos el control total de la plataforma. AWS resultó ser de gran ayuda durante la fase de prueba de concepto y ha agregado nuevas características a la plataforma en línea con las tendencias de fraude.

La estrategia de detección de fraudes basada en reglas que desarrollamos para nuestra plataforma de diseño web había logrado detener con éxito a agentes malintencionados, pero, debido al crecimiento de nuestro negocio, necesitábamos seguir mejorando. Algunas de las estrategias que probamos lograban evitar los fraudes, pero afectaban a la experiencia del cliente. Comenzamos a investigar estrategias basadas en aprendizaje automático (ML) para mejorar la prevención del fraude sin afectar a la experiencia del cliente y que pudieran ponerse rápidamente en funcionamiento. Amazon Fraud Detector era justo lo que necesitábamos: un servicio de detección de fraudes en la nube que nos permitía crear con facilidad modelos de ML personalizados e integrarlos con nuestra estrategia existente. Descubrimos que el proceso de creación e implementación de un “detector” de fraudes basado en ML era fácil y podía integrarse con nuestros recursos existentes. Gracias a Amazon Fraud Detector hemos conseguido mejorar la precisión y lograr un caída de dos dígitos en falsos negativos, lo que nos permite detectar a más agentes malintencionados. Además, nos hemos ahorrado las innumerables horas de esfuerzo que hubiéramos tenido que dedicar a crear una estrategia de ML desde cero e integrarla con nuestra solución existente. Vemos mucho potencial en ampliar el uso que hacemos de Amazon Fraud Detector para que nos ayude a brindar la experiencia de diseño web sencilla y segura que nuestros clientes esperan.

GoDaddy está comprometido a evitar cuentas fraudulentas, y continuamente reforzamos nuestras capacidades para detectar automáticamente ese tipo de cuentas durante el proceso de registro. Hace poco comenzamos a utilizar Amazon Fraud Detector y nos encanta que ofrezca un modelo de implementación de bajo costo con enfoque de autoservicio que nos permite crear un modelo de aprendizaje automático personalizado para nuestra empresa. El modelo puede implementarse con facilidad y utilizarse en nuestro nuevo sistema de procesamiento de cuentas sin afectar a la experiencia de inicio de sesión de clientes legítimos. El modelo que hemos creado con Amazon Fraud Detector es capaz de detectar posibles registros fraudulentos de forma inmediata, así que estamos muy satisfechos con los resultados y con ganas de lograr aún más.

En los dos primeros trimestres de 2020 sufrimos una intensificación de cuentas utilizadas para ataques de phishing. Como resultado, fue necesario complementar nuestra solución propia con datos de transacción y señales más fuertes para identificar antes a agentes malintencionados. Contar con una solución escalable basada en aprendizaje automático era importante para nosotros, puesto que somos una empresa en crecimiento. Amazon Fraud Detector hizo que fuera fácil crear un modelo mediante nuestros propios datos que identificase con precisión registros de cuentas que derivaban en ataques de phishing. Aún más importante, fuimos capaces de obtener estos resultados con una tasa de falsos positivos muy baja, lo que significa no agregar más trabajo a nuestro equipo de operaciones. Amazon Fraud Detector ofrece un modelo de precio competitivo y podemos integrar dicho modelo de forma fácil en nuestro flujo de trabajo existente.

Amazon Fraud Detector nos ha permitido mejorar de manera notable las operaciones, aumentar nuestra flexibilidad para responder ante agentes malintencionados y ejercer un mayor control sobre los sistemas y los procesos. Al principio, nos debatíamos entre una solución propia y una de un tercero. Cuando se anunció Amazon Fraud Detector, nos decidimos de inmediato. Hemos sido clientes de AWS desde hace muchos años y tenemos mucha confianza en los productos de Amazon. Gracias a Amazon Fraud Detector ya no estamos atados a los límites convencionales de propuestas SaaS o locales. En lugar de eso, contamos con flexibilidad para adaptarnos a un servicio con tecnología de Machine Learning que satisface nuestras necesidades y a la capacidad de utilizar la opción limitada a reglas de AWS mientras escalamos con facilidad a capacidades de Machine Learning completas cuando es necesario. Esto supuso para Truevo ahorrarnos de entre tres a seis meses de desarrollo. De hecho, implementamos nuestro primer prototipo de modelo en 30 minutos.

En general, tenemos una confianza mayor en nuestra capacidad para detectar fraudes en tiempo real. Estamos mejor equipados para implementar reglas de detección cuando observamos actividades extrañas que no comprendemos del todo pero necesitamos detener. Somos capaces de responder y adaptarnos a requisitos impuestos y normativas en constante cambio y así mantener nuestro liderazgo en nuestro campo.

En Clearly buscamos constantemente formas de mejorar nuestro incomparable servicio al cliente y, al mismo tiempo, proteger mejor nuestro negocio. Nuestra solución anterior de detección de fraudes consistía en establecer de forma reactiva reglas de codificación rígida basadas en intentos de fraude anteriores e investigar manualmente todas las transacciones sospechosas. Esto hizo que pasáramos por alto una gran cantidad de casos de fraude, retrasáramos los pedidos de los clientes debido a las revisiones manuales y aumentáramos nuestros costos de gestión logística. Dudábamos a la hora de explorar una solución de machine learning, ya que necesitábamos actuar con rapidez y no contábamos con un equipo de ML permanente, pero con Amazon Fraud Detector pudimos implementar una solución de prevención del fraude precisa y fiable en tan solo unas semanas. Ahora detectamos más casos de fraude y enviamos menos pedidos para su revisión manual, lo que nos permite ahorrar miles de dólares a la semana.

Tras implementar esta solución de detección de fraudes, el equipo de soporte de ICONY experimentó cómo el tiempo que dedicaban a lidiar con cuentas falsas y de spam se redujo en un 77 %. Esto permitió al equipo ocuparse de las comprobaciones individuales de los usuarios, lo que mejoró la calidad de la plataforma de inmediato y provocó que las denuncias de fraude de la comunidad se redujeran un 63 %. Además, el número de usuarios registrados que regresan a la plataforma ha aumentado un 4,13 %. Con menos acoso por parte de cuentas falsas y estafadores, los usuarios se sienten más cómodos en la plataforma y disfrutan usándola.

Al implementar Amazon Fraud Detector en el sistema WuzzTrack, Wuzzon cuenta ahora con una solución de detección de fraudes mucho más sólida y confiable, que también es capaz de detectar técnicas de fraude más novedosas. La implementación fue rápida y sencilla, y los resultados fueron incluso mejores de lo esperado en principio. En algunos casos extremos, hubo una disminución de los falsos positivos de hasta un 43 % (en comparación con las soluciones anteriores basadas en reglas), mientras que en otras fuentes, la tasa de positivos verdaderos aumentó entre un 11 y un 14 %.

Desde que lanzamos Amazon Fraud Detector a la fase de producción, nuestros resultados han sido magníficos. Cerca del 94 % de nuestras reclamaciones se clasifican normalmente como de bajo riesgo y, para ellas, el tiempo de respuesta ya se ha reducido de 48 horas en febrero con nuestro proceso manual tradicional a menos de 6 horas a finales de agosto. Esto ha resultado en una mejor experiencia del cliente. También hemos registrado un aumento del 36 % en las puntuaciones de Net Promoter Survey (NPS) entre febrero de 2022 y agosto de 2022 desde la puesta en funcionamiento. Esto se debe a que los pagos son más rápidos, gracias a la automatización segura de las aprobaciones de reclamaciones de bajo riesgo. Para el 6 % de las reclamaciones calificadas como de alto riesgo, ahora tenemos más capacidad para interrogarlas mejor que antes. Como consecuencia, podemos investigar de forma minuciosa los casos sospechosos y detener más reclamaciones con fraude real. En general, los casos fraudulentos confirmados que hemos podido identificar antes de pagar una reclamación han aumentado más del 100 %, lo que ha reducido la exposición de la empresa al riesgo en forma considerada.