Orden de prioridades de la Jerarquía
Nuestra solución utiliza la siguiente jerarquía, para definir recomendaciones y decisiones sobre los pedidos:
- Listas de decisiones
Las listas de decisiones dictan si los pedidos serán rechazados (blocklist), revisados (reviewlist) o aprobados (allowlist), de acuerdo con las informaciones registradas.
Por ejemplo, si un correo electrónico es incluido en una lista de aprobados, la solicitud que tiene ese correo electrónico se aprobará inmediatamente, ignorando las reglas y el algoritmo.
- Reglas
Las reglas se registran para actuar en escenarios específicos, como una mayor aprobación, contención de ataques o comportamientos sospechosos.
Siguiendo la jerarquía, si los datos introducidos en la solicitud no están incluidos en ninguna lista de decisiones, nuestra solución comprobará en secuencia si estos mismos datos de pedido activan alguna Regla registrada.
Por ejemplo, solicitud con correo electrónico relacionado con fraude - Regla: Denegar solicitudes con correos electrónicos vinculados a historial fraudulento.
- Algoritmo
Después de verificar las listas de decisiones y las reglas, nuestro algoritmo entra en juego. Basado en las características de los clientes de la tienda, el historial de contracargos y varios otros factores (incluido el análisis de riesgos "frijoles con arroz", como el cruce de cpf y el número de tarjeta de crédito), nuestra solución detecta patrones de comportamiento del usuario e identifica la posibilidad de fraude.
Los 4.000 datos recogidos por nuestro sistema de riesgos tienen varios orígenes. Se trata de datos de registro, información sobre huella digital, compras recientes realizadas por ese cliente (en esa tienda online o en otros e-commerces konduto clientes), datos de pago, información sobre el comportamiento de navegación – como origen de la visita, duración de la estancia en la página, páginas vistas, comparación de precios, productos vistos, etc.
La inteligencia artificial aprende de cada uno de los pedidos recibidos por la tienda online diariamente, aumentando la conversión de buenas ventas y reduciendo la incidencia de contracargos.
Es importante destacar que nuestra solución genera recomendaciones basadas en una serie de factores. Sin embargo, tenemos en cuenta la experiencia del comerciante en relación con su modelo de negocio, por lo que siempre tenemos en cuenta primero las listas de decisiones y las reglas registradas, solo luego aplicamos nuestro algoritmo. Precisamente para esto, estas características deben usarse con precaución, ya que tanto las listas de decisiones como las reglas personalizadas pueden tener una recomendación diferente al algoritmo e impactar significativamente en la aprobación o no de las solicitudes.
Otro punto de atención: nuestra solución tendrá en cuenta el escenario más conservador. Esto también se basa en el estado:
- Negar
- Revisar
- Aprobar
Esta jerarquía se puede cambiar aumentando la prioridad de la regla sugerida.