La vista de 360 grados: cómo los datos del cliente impulsan una gran experiencia bancaria

En los servicios financieros, los canales digitales han saltado a la cima de la lista de prioridades, pero el desafío de cómo equilibrar la seguridad y la experiencia del usuario permanece. En el pasado, las instituciones financieras (IF) aumentaban la seguridad a expensas de la experiencia del usuario, o viceversa. Eso no funcionará en el entorno actual. Los clientes esperan tanto una sesión bancaria segura como una experiencia de usuario satisfactoria. Quieren saber que su banco está tomando las medidas adecuadas para proteger sus ahorros de toda la vida y sus datos personales, sin molestarlos cada vez que quieran acceder a sus cuentas.

El desafío es encontrar el equilibrio adecuado entre seguridad y una excelente experiencia para el cliente. Esto no se puede lograr utilizando técnicas tradicionales de análisis de datos y seguridad. Históricamente, los bancos observarían los datos de los clientes, los datos de comportamiento y la transacción en sí para determinar si una solicitud era legítima o potencialmente fraudulenta. Pero solo lo verían por canal. El entorno actual es multicanal u omnicanal, por lo que eso es insuficiente.

Para protegerse contra el complejo fraude actual, las instituciones financieras deben aprovechar colectivamente sus tecnologías de seguridad en lugar de operarlas en silos. Eso significa reunir las tecnologías de seguridad en un centro, agrupar los datos y enviarlos a un motor de riesgos para analizarlos. Tener una vista de 360 grados de todos los datos de transacciones y clientes a través de los canales ayuda a identificar anomalías asociadas con una transacción y determinar cuándo solicitar una autenticación intensiva.

Este enfoque se basa en la autenticación basada en riesgos. Una vista de 360 grados del cliente aprovecha todos los puntos de datos disponibles para crear un perfil de usuario, teniendo en cuenta los datos del cliente, como la biometría del comportamiento, la biometría pasiva, las características del dispositivo, la geolocalización y el historial de transacciones. Luego, con la ayuda de su motor de decisiones, el sistema de prevención de fraude utiliza un modelo de aprendizaje automático para calificar el riesgo de cada transacción. Esa puntuación de riesgo determina el siguiente paso en el flujo de autenticación, que podría ser tan simple como ningún desafío de autenticación para acciones de bajo riesgo.

Echemos un vistazo más de cerca a cómo los datos de los clientes pueden impulsar una experiencia bancaria digital fluida y conveniente, al mismo tiempo que protegen contra el fraude.

Organización de la autenticación basada en el riesgo

Un análisis de datos en profundidad beneficia la experiencia del cliente porque equipa a las IF para ajustar dinámicamente la autenticación en tiempo real. Como ejemplo, si Fran C ois está realizando transacciones en París con el mismo teléfono inteligente que siempre usa y haciendo un pago de servicios públicos por la misma cantidad que normalmente hace cada mes, es probable que no haya necesidad de autenticación adicional. Sin embargo, si Fran C Si está realizando transacciones en línea a través de un navegador diferente al que usa habitualmente, configurando un nuevo beneficiario e intentando realizar un pago de varios miles de euros, el sistema de prevención de fraude presentará un desafío de autenticación de alto riesgo (como un escaneo facial) para Fran. C ois antes de procesar la transacción.

Esto es fundamental para diseñar la mejor experiencia posible para el cliente. Desde la perspectiva del usuario, las acciones habituales y de bajo riesgo serán fluidas y fáciles: los clientes no se molestarán con una autenticación engorrosa. El objetivo nunca es interrumpir la experiencia del usuario a menos que sea necesario. Los clientes solo deben verse afectados cuando el nivel de riesgo lo justifique.

Esta capacidad de ajuste en tiempo real reduce la fricción para el cliente, ya que el sistema antifraude ya no aplica un enfoque único para todos. En cambio, toma decisiones basadas en datos contextuales del cliente y se adapta a cada transacción individual.

Reducir los falsos positivos

Una de las situaciones más frustrantes que puede experimentar un cliente legítimo es que lo marquen por error por fraude y que su transacción se cancele o se ponga en espera para una revisión manual.

En el mundo de la prevención del fraude, una de las razones por las que se producen falsos positivos es si el análisis de riesgos es incompleto o incorrecto debido a datos insuficientes. Los falsos positivos también pueden ocurrir si el sistema de fraude funciona solo con una instantánea de datos del momento en el que se realizó la transacción, sin considerar el contexto de toda la sesión bancaria.

Las instituciones financieras pueden reducir las tasas de falsos positivos teniendo una vista de 360 grados del cliente. Aprovechar todas las herramientas de seguridad en su pila permite a las instituciones financieras recopilar una amplia gama de puntos de datos relacionados con el cliente, los dispositivos que están usando, sus canales preferidos, sus cuentas y la transacción en sí, junto con datos históricos del cliente y patrones de comportamiento. Con un análisis de riesgo integral, se etiquetarán menos transacciones legítimas como potencialmente fraudulentas, lo que a su vez se traducirá en menos solicitudes de autenticación innecesaria.

Los datos móviles impulsan cambios en la experiencia de la banca digital

Al aprovechar el canal móvil en todo su potencial, las instituciones financieras tienen acceso a muchos más datos que nunca. Esos datos se pueden utilizar para identificar y detener mejor los ataques de fraude en tiempo real, al mismo tiempo que se mejora la experiencia del usuario.

En el canal móvil, las instituciones financieras pueden recopilar datos en tiempo real no solo sobre clientes y transacciones, sino también sobre sus comportamientos, entorno, ubicación, biometría y más. Incluso pueden usar el Bluetooth del teléfono para descubrir otros dispositivos conectados dentro de la proximidad del cliente. Todos estos datos permiten a los bancos obtener conocimientos más profundos sobre sus clientes y el contexto significativo de las situaciones que rodean.

Por ejemplo, una institución financiera puede saber exactamente dónde se está llevando a cabo la transacción: en el hogar del cliente o incluso desde una ubicación sospechosa como un país extranjero. Utilizando el nuevo y vasto volumen de datos disponibles a través de dispositivos móviles, las instituciones financieras pueden comprender mejor cada sesión y transacción bancaria en tiempo real, lo que les permite detener el fraude antes de que suceda simplemente desafiando al usuario con un método de autenticación de mayor riesgo. Si un estafador no puede luego completar un escaneo facial, por ejemplo, la transacción puede ser denegada o reenviada al equipo de fraude para su investigación.

Ejemplos de datos específicos para dispositivos móviles recopilados para evaluar el riesgo y adaptar el desafío de autenticación

Además de mejorar la experiencia de la banca digital, los datos de los clientes también pueden ayudar a las instituciones financieras a responder a amenazas específicas de una manera ágil al aislar a los clientes en riesgo.

Un buen ejemplo es cuando se descubre una vulnerabilidad en un sistema operativo móvil, situación que lamentablemente ocurre de forma regular. Debido a que el sistema antifraude habrá recopilado previamente datos sobre qué tipo de teléfono está utilizando qué cliente, el banco puede aislar a los clientes afectados por la vulnerabilidad y puede hacer cumplir una actualización del sistema operativo, mientras que todos los demás clientes continúan operando normalmente.

Pensamientos finales

La confianza se encuentra en el corazón del recorrido del cliente digital. La confianza en la seguridad de la institución financiera es clave para una experiencia positiva del cliente, pero las IF también deben equilibrar la seguridad con la conveniencia.

El análisis de riesgos juega un papel importante en todos los aspectos del viaje digital del cliente. Sin obtener y procesar suficientes datos de dispositivos, aplicaciones, transacciones y clientes en tiempo real, las instituciones financieras no pueden tomar decisiones informadas sobre si una transacción específica debe permitirse, asegurarse con un desafío de autenticación adicional o enviarse al analista de fraude para una revisión manual. .

Hacer el cambio a la banca basada en datos requerirá cambiar las operaciones internas, ya que las operaciones en silos necesitarán compartir datos. En última instancia, el objetivo es aprovechar su pila de tecnología de seguridad para recopilar datos y utilizar el poder del análisis de datos para convertir los datos sin procesar del cliente en información que puede utilizar para ambos. proteger al cliente y mejorar su experiencia .

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