PayU

El desafío: los nuevos mercados regionales generan nuevos riesgos de fraude

PayU proporciona soluciones de pago a más de 450,000 comerciantes, y contando. Para mantener su escalabilidad, la firma necesitaba una gestión de fraude rápida y a prueba de errores, junto con el cumplimiento normativo. Entre las consideraciones clave se encontraba cómo gestionar de manera efectiva las capacidades de prevención del fraude, especialmente en regiones de alto riesgo como América Latina, sobre todo cuando diversas regulaciones, demandas de moneda local y una amplia gama de preferencias de pago requerían un enfoque flexible y adaptable para la prevención del fraude. PayU se enfrentaba a una decisión estratégica crítica. La empresa podría desarrollar una solución interna de prevención del fraude utilizando sus propias perspectivas altamente avanzadas sobre las tendencias y patrones de fraude. La otra opción era subcontratar su desarrollo mientras garantizaba que su infraestructura pudiera escalar para cumplir con su rápido crecimiento sin comprometer el rendimiento, la seguridad o la confiabilidad.

La solución: un enfoque híbrido para la prevención del fraude

PayU tenía una asociación existente con Feedzai para su solución de Transaction Fraud for Acquirers y decidió expandir esta relación para abordar nuevos desafíos. La compañía se interesó por Feedzai debido a dos criterios clave. Primero, la reputación de Feedzai en el mercado por parte de otros expertos en pagos. El segundo criterio que le resultó atractivo a PayU fue la infraestructura nativa de la nube de Feedzai, que no requeriría la gestión de PayU y es capaz de manejar volúmenes crecientes de transacciones. PayU optó por un enfoque híbrido “Buy2Build” que combina las capacidades tecnológicas de Feedzai con la experiencia interna y el conocimiento operativo de la compañía. Este enfoque permite a PayU personalizar estrategias de fraude para comerciantes o segmentos individuales, mientras que Feedzai respalda la base tecnológica y la orientación estratégica para abordar situaciones de fraude específicas.

“El nuestro es un negocio de rápido crecimiento, y necesitamos la flexibilidad de hacer crecer nuestros volúmenes”, dijo Andrzej Bassara, director de operaciones de PayU. “Al añadir volúmenes adicionales, necesitamos tener confianza de que no harán que los tiempos de procesamiento de las transacciones sufran y que mantendrán el costo de la solución bajo control”.

Resultados logrados: tasas de fraude en América Latina reducidas a la mitad

Feedzai tuvo un papel fundamental en el éxito de PayU en más de 40 mercados de alto crecimiento, lo que permitió una mejor prevención del fraude, eficiencia operativa y escalabilidad. Con los sistemas de detección avanzados de Feedzai, PayU redujo las tasas de fraude en América Latina a la mitad, lo que impulsó la confianza entre los comerciantes y los consumidores.

Las características avanzadas de Feedzai, como las funcionalidades listas para usar para ataques complejos a campos de texto y enriquecedores de geolocalización, han sido fundamentales para prevenir grandes pérdidas por fraude. Las perspectivas de visualización de datos en tiempo real también han permitido a PayU obtener una valiosa inteligencia comercial y responder rápidamente a las amenazas emergentes.

La plataforma basada en la nube garantizó un monitoreo de transacciones sin problemas, incluso a medida que los volúmenes se ampliaban, mientras que sus capacidades de personalización permitían estrategias de fraude personalizadas para diversos perfiles de comerciantes. Al admitir múltiples monedas y métodos de pago basados en tarjetas, Feedzai ayudó a impulsar el crecimiento de los ingresos, optimizar las operaciones y mejorar la satisfacción del cliente, y posicionó a PayU para una expansión global sostenida con soluciones de pago seguras y eficientes.

Automatización mejorada del aprendizaje automático

La estrategia de prevención del fraude de PayU también ha sido significativamente mejorada por las capacidades de aprendizaje automático de Feedzai. Al automatizar las tareas de rutina e identificar patrones complejos, el sistema ha reducido el esfuerzo manual y ha mejorado la precisión. Esto ha permitido que PayU se concentre en actividades de alto valor e implemente recursos de manera más estratégica.

“Usamos Feedzai como nuestro principal sistema de estrategia de fraude”, dijo Daniela Sanabria, gerenta de Prevención de Fraudes y Ciencia de Datos de PayU. “Un modelo de aprendizaje automático y reglas respaldan la detección, la gestión de casos da control sobre nuestro trabajo y un módulo de análisis de información permite el reconocimiento en tiempo real de tendencias y riesgos”.

Los resultados adicionales incluyen:

• Estabilidad operativa

  Las operaciones diarias, incluido el monitoreo de transacciones, pueden ejecutarse sin interrupciones, incluso a medida que aumentan los volúmenes de transacciones. El sistema puede adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes de fraude y ajustar los parámetros para mejorar la eficiencia operativa.
• Seguridad mejorada

  Los comerciantes habilitados pueden manejar volúmenes más altos de transacciones sin problemas al admitir múltiples monedas y métodos de pago, lo que mejora su crecimiento de ingresos.
• Satisfacción del cliente
  Una mejor experiencia del usuario da como resultado soluciones de pago adaptables y fáciles de usar, lo que a su vez produce mayores tasas de retención de comerciantes y una mayor satisfacción del consumidor.
• Eficiencia operativa
  PayU puede optimizar los procesos operativos y de cumplimiento en diferentes regiones, lo cual reduce los costos generales y mejora la eficiencia comercial general.
• Escalabilidad
  PayU construyó una infraestructura escalable capaz de soportar el crecimiento continuo sin comprometer el rendimiento o la seguridad, lo cual lo posicionó para una expansión sostenida. La plataforma escalable le permite manejar períodos de compras pico como el Viernes Negro y el Ciberlunes sin ralentizar el rendimiento ni requerir recursos adicionales de analistas.

Bassara agregó que desde el lanzamiento de Feedzai, PayU ha podido ofrecer experiencias más individualizadas a los clientes en función de sus patrones únicos. Estas estrategias de fraude personalizadas mejoraron los resultados para diversos perfiles de comerciantes, incluidos grandes minoristas y pequeñas empresas.

“Comenzamos a monitorear los comportamientos individuales de cada uno de nuestros clientes y podemos ajustar la estrategia a cada cliente o segmento de clientes”, dijo Bassara.

Mientras tanto, Sanabria destacó la importancia de respaldar los sistemas basados en reglas con modelos de aprendizaje automático.

“Un ejemplo de nuestra estrategia contra los ataques de fraude es un conjunto de reglas de velocidad flexibles que desencadenan anomalías. Este sistema basado en reglas complementa el modelo de aprendizaje automático (ML) predictivo y, dado que podemos analizar los resultados en tiempo real utilizando análisis de información y Case Manager, podemos mantener este sistema de reglas actualizado de acuerdo con la actividad de fraude del comerciante”, dijo. “Los incidentes de fraude se registran en el Case Manager como evidencia y para uso futuro en la creación o actualización de un modelo de aprendizaje automático. Esta estrategia ha ahorrado recientemente cientos de miles de dólares en valores de fraude”.

Conclusión

La asociación de PayU con Feedzai destaca el poder de la colaboración y la innovación en la prevención del fraude. A pesar de los desafíos iniciales, la plataforma escalable y personalizable de Feedzai se convirtió en la piedra angular de las operaciones de PayU, redujo las tasas de fraude a la mitad en los mercados clave de América Latina y permitió estrategias personalizadas para las diversas necesidades de los comerciantes. Esta colaboración fortaleció la capacidad de PayU para abordar desafíos complejos, desde el cumplimiento normativo hasta el procesamiento de pagos, lo cual fomentó la confianza e impulsó el crecimiento.

De cara al futuro, PayU planea aprovechar la tecnología en evolución de Feedzai, incluidos el análisis avanzado de datos y la IA, para mejorar aún más la detección de fraudes y garantizar soluciones de pago seguras, eficientes y adaptables en mercados globales emergentes y dinámicos.