La experiencia del cliente como ventaja competitiva

Este artículo fue publicado por José C. Nordmann el 30/10/2022 en LinkedIn

Contexto actual de los medios de pago

Antes de la pandemia el mundo de los servicios financieros y medios de pago ya estaba inmerso en un proceso de profundas y veloces transformaciones que desafían la posición dominante de los actores tradicionales del mercado. El creciente poder de los consumidores, que tuvo impactos significativos en otros segmentos verticales de actividad también se manifiesta con fuerza en las actividades bancarias, progresivamente forzadas por el mercado a incorporar canales y productos que contemplen nuevas maneras de ejecutar transacciones financieras, mejor adaptadas a los hábitos de vida y consumo de la población, especialmente los más jóvenes, que exigen inmediatez, movilidad, libertad de elección del canal a utilizar y nuevos productos más fáciles de usar y con menores costos.

Si pensábamos que nadie podía saber más de tecnología que las generaciones Y (millenials) y Z, estamos muy equivocados: llegó la generación Alfa, la primera que es nativa 100% digital, integrada por los nacidos entre 2010 y 2025. Se acabaron las letras del alfabeto latino, pero comenzamos a usar el alfabeto griego.

La proliferación de canales digitales se vio profundizada y acelerada y comenzaron a aparecer nuevos productos como los pagos instantáneos, que reducen significativamente los costos de los consumidores, ampliando sin límites las ventanas de ejecución de las transacciones de pago y produciendo instantáneamente el crédito de los valores pagos, independientemente de horarios, finales de semana o feriados. Este producto pasó a beneficiar a los clientes–consumidores y disminuyó los márgenes de las entidades financieras. Y comenzaron a aparecer nuevos prestadores de servicios de intermediación financiera conocidos como fintech que maximizaron el uso de canales digitales (de ahí el Tech) tendiendo a ofrecer al mercado mejores condiciones para productos nuevos y tradicionales.

Simultáneamente surgió el open banking, otra iniciativa global favorable a la apertura y mayor transparencia en los medios de pago e intermediación financiera, que reforzó conceptos preexistentes sobre el derecho de propiedad por parte de los consumidores de sus informaciones generales (maestras) y de comportamiento financiero (transaccionales), favoreciendo la incorporación de nuevos actores, obligando a los actores tradicionales a permitir la integración de esos nuevos actores mediante interfaces programáticas (APIs), y al intercambio de informaciones de registro y transaccionales de los consumidores, siempre con su previa anuencia, lo que facilita la utilización intermitente por parte de los clientes de servicios de numerosos actores tradicionales y emergentes, simplificando los procesos y nuevamente, reduciendo los costos a los consumidores.

Según palabras del Cr. Enrique Iglesias, ex Canciller de Uruguay y ex Presidente del Banco Interamericano de Desarrollo (BID): “Más que en una época de cambios, estamos en un cambio de época”. En ese contexto asistimos a un crecimiento exponencial de las transacciones de pago a través de canales digitales, mediante productos que al tiempo que se adecuan mejor a las preferencias de los consumidores simplificando sensiblemente su experiencia de uso, presentan mayores vulnerabilidades a los ataques de los delincuentes financieros, quienes también cambiaron radicalmente, transformándose en expertos en tecnología, capaces de utilizar eficazmente herramientas sofisticadas como big data analytics e Ingeniería Social, para monitorear las actividades de los clientes hasta detectar oportunidades de ejecutar fraudes. Y cuando ello ocurre, escalan rápidamente explotando esa vulnerabilidad para producir pérdidas significativas en minutos.

Los medios de pago registran un incremento sustancial de los volúmenes de transacciones digitales, y, al mismo tiempo, un aumento considerable de los fraudes. Las defensas tradicionales predominantes, de segunda generación, concebidas para otra realidad, se rebelaron completamente ineficaces para contener esa ola de delitos financieros en tiempo real, mucho más rápidos y sofisticados, dejando en evidencia la impostergable necesidad de construir plataformas integradas colaborativamente por múltiples motores de prevención y detección en lo que constituyó la tercera generación de defensas antifraude.

Barreras de salida y churn

Las fintech y demás nuevos actores de servicios de intermediación financiera comenzaron a ofrecer al mercado productos muy bien adaptados a las preferencias de uso de la mayoría de los clientes–consumidores, incorporando en ellos los conceptos preferidos de movilidad, simplicidad, inmediatez y bajo costo, desatando una competencia feroz por la conquista de clientes y obligando a los bancos tradicionales a seguir el mismo camino con la consecuente erosión de sus márgenes.

Los ejemplos de estos productos son numerosos y cubren todo el ciclo de vida de los clientes, comenzando por su captación, que en este nuevo escenario incluye ofertas de onboarding digital, sin necesidad de que los nuevos clientes se desplacen hasta una agencia bancaria, ejecutando todo el proceso en forma virtual en línea mediante el uso de tecnologías avanzadas como la biometría y la autenticación multi factores (MFA). Otros ejemplos incluyen, por ejemplo, la realización de contratos de voz mediante conexión telefónica con grabación de la voz del cliente autorizando la liberación y entrega de tarjetas de débito y/o crédito, o la realización de pagos instantáneos mediante códigos QR desde el teléfono del cliente.

Este fenómeno de empoderamiento de los clientes–consumidores es parte de un fenómeno social y económico global que abarca todos los sectores de actividad, como lo ejemplifica, la portabilidad numérica establecida por legislación en muchos países, determinando que el número telefónico pertenece al usuario, no a la operadora, por lo que, si un usuario migra de una operadora a otra, podrá llevar consigo su número. El eventual cambio del número de teléfono, conocido por clientes, colegas, amigos y familiares era una barrera de salida que dificultaba la migración de los suscriptores de las operadoras incumbentes hacia otros prestadores. La portabilidad numérica eliminó esa barrera de salida.

En esa misma dirección van las Leyes de Protección de Datos Personales aprobadas en la mayoría de los países occidentales, que establecen con fuerza de ley que los datos maestros y transaccionales de los clientes–consumidores, de innegable valor de mercado, pertenecen a dichos clientes–consumidores, y solamente pueden ser utilizados con fines económicos mediante su autorización. Nótese que esas disposiciones son una parte básica de los conceptos del open banking que obliga a las instituciones financieras a compartir en el mercado los datos de sus clientes si éstos así lo solicitan, pavimentando así un camino que abre oportunidades de participación en el mercado financiero a nuevos actores emergentes, aumentando la competencia y produciendo mejorías en los servicios recibidos por los consumidores al mismo tiempo que sustanciales reducciones en los costos que dichos servicios tienen para ellos.

En ese contexto de proliferación de ofertas de productos atractivos y económicos, las barreras de salida de los clientes de los bancos tradicionales son cada vez más bajas, tendiéndose a que sea tan fácil cambiar de banco preferido como de aerolínea preferida. A medida que aumentan las ofertas de las fintech, las tasas de churn (pérdida de clientes) superan los porcentajes aceptables y encienden las alarmas de los bancos tradicionales.

La experiencia del cliente

Nunca tanto como ahora, los direccionadores (drivers) principales de los bancos ponen al cliente en una posición central (customer centric). Se trata de una cuestión estratégica y de supervivencia en una nueva época, en la que el vertiginoso aumento de las transacciones digitales y la proliferación de amenazas altamente sofisticadas de fraudes agudizaron la necesidad de implantar procesos más rápidos, y más seguros.

Sin embargo, montar un exceso de controles podría enyesar las operaciones legítimas, generando elevados índices de falsos positivos, lo que debe evitarse a toda costa. La razón para ello es la creciente importancia de la experiencia de los clientes, cada vez más exigentes y cada vez con mayores facilidades para cambiar de banco.

Pensemos ahora en el caso de un cliente del banco que está comprando on-line un pasaje aéreo, y después de un buen tiempo navegando para obtener la oferta perfecta intenta realizar la compra, pero el banco bloquea incorrectamente el pago (falso alerta o falso positivo) provocando que el cliente pierda todo el esfuerzo hecho y todo el tiempo invertido para llegar a la oferta adecuada a sus necesidades, debiendo recomenzar todo desde el principio. Imaginen la irritación de dicho cliente con su banco. Efectivamente, las elevadas tasas de falsos positivos son una de las principales causas de fricciones e irritación de los clientes, caracterizando una mala experiencia del cliente. Por el contrario, ofrecer servicios con bajas tasas de falsos positivos, no solamente permite generar sustanciales economías en los costos operativos del banco en análisis e investigación, sino que, fundamentalmente, contribuye a mejorar la experiencia de los clientes.

La mayoría de las defensas predominantes, fundamentalmente de segunda generación, se basan en redes neurales o en motores de modelaje estadístico que realizan detección indirecta (mediante datos consorciados) en modalidad de caja negra, y producen elevadas tasas de falsos positivos.

Las plataformas antifraudes de tercera generación combinan colaborativamente una variedad de motores de prevención y detección de fraudes que realizan detección directa (mediante datos propietarios) en modalidad transparente de caja blanca, y permiten graduar y conocer a priori las tasas de falsos positivos deseadas (el nivel de servicio deseado), contando con herramientas y procesos que permiten reducir drásticamente las tasas de falsos positivos preexistentes.

Ese es justamente uno de los factores de diferenciación competitiva de las plataformas antifraudes de última (tercera) generación: su capacidad de aumentar significativamente las detecciones de fraudes con tasas mínimas de falsos positivos. Por ello estas plataformas antifraudes anuncian abiertamente que sus tasas de falsos alertas son significativamente inferiores y que pueden parametrizar la plataforma para obtener el nivel de servicio deseado, que típicamente entrega tasas de falsos positivos en el entorno de 1:3, como lo muestran algunos casos reales de instalaciones que redujeron significativamente sus tasas de falsos positivos al sustituir sus soluciones anteriores por plataformas de tercera generación.

Tales son los casos, por ejemplo, del Switch Nacional de Pagos de Francia STET con 10 billones de transacciones anuales, picos sustentados de 4.000 TPS, 1 billón de euros de economía por fraudes evitados y tasa de falsos positivos 1:1, o el Procesador Norteamericano FIS que declara haber reducido los fraudes netos en 72% y los falsos alertas en 90% después de sustituir su anterior solución de segunda generación, implantando una plataforma de tercera generación.

Pero ¿cómo se logra esta mejora sustancial en la tasa de falsos positivos? Analizar esta cuestión es particularmente relevante.

Comencemos mencionando que las plataformas antifraudes de tercera generación (PAF-3G) son agnósticas a los canales, porque desde su concepción fueron diseñadas para un ambiente con proliferación de canales digitales. Las PAF-3G son cross channel, o sea, analizan y califican transacciones (generan un score o puntuación) independientemente del canal a través del cual llegaron, y considerando perfiles calculados en base a todos los canales existentes. Recordemos que la mayoría de las soluciones de segunda generación se autoproclaman como multicanales, porque fueron diseñadas para algunos canales y posteriormente adaptadas a otros canales, lo que es muy diferente que ser auténticamente cross channel.

En segundo lugar, las PAF-3G utilizan un amplio abanico de fuentes de información en su proceso de decisión, no solamente los datos transaccionales (datos primarios), sino también datos maestros (master data) e información de otras fuentes externas como listas negras y blancas, y de reputación de dispositivos y direcciones IP (datos secundarios), lo que les permite realizar detección directa (con datos propietarios), pero también combinarla con detección indirecta (con datos consorciados).

Finalmente, las PAF-3G combinan esas fuentes de datos con el uso de funcionalidades que les permiten graduar voluntariamente, para reducir la tasa de falsos positivos, como sus poderosas capacidades de perfilamiento de entidades. El perfilamiento consiste en registrar, para ser accedidos muy eficientemente (mediante índices) los comportamientos típicos de diferentes entidades, calculados en base a información pasada de esas entidades (capacidad estadística). Las entidades objeto de perfilamiento pueden ser numerosas, como padrones de secuencias transaccionales (modalidades de delitos financieros), dispositivos (devices), clientes y comerciantes (merchants) por citar algunas de las principales entidades sujetas a perfilamiento.

La combinación de la condición cross channel (no confundir con multicanal) con numerosas fuentes de información y con las funcionalidades de perfilamiento integral, o sea, el perfilamiento a través de todos los canales permite a las PAF-3G generar en milisegundos una visión 360º del comportamiento de los clientes, que posibilita producir menos falsos positivos y una visión 360º de la actividad delictiva, que permite obtener mayores resultados de detección.

Veamos un ejemplo. Un banco brasileño recibe una transacción de pago mediante tarjeta de crédito perteneciente a un cliente suyo que habitualmente efectúa solamente transacciones iniciadas desde Brasil. La dirección IP del dispositivo es de Japón y la cuenta a acreditar pertenece a un banco japonés, lo que está completamente fuera del padrón de comportamiento habitual del cliente.

Una solución de segunda generación recomendará declinar el procesamiento de la transacción, mientras que una plataforma antifraudes de tercera generación (PAF-3G), mediante perfilamiento a través de canales confirmará en milisegundos que ese cliente realizó hace algunos días una compra on-line de un merchant que es una compañía aérea, y efectuó un retiro de dinero de un cajero automático (ATM) de Tokio el día anterior. Resultado: la plataforma de tercera generación recomendará al sistema autorizador el procesamiento de la transacción de pago al restaurante japonés, considerándola legítima, evitando al cliente una dificultad innecesaria. ¡Todo ello en menos de una centésima de segundo!

También es oportuno considerar las funcionalidades de simulación propias de las PAF-3G, que permiten a los analistas antifraudes del banco trabajar con datos reales de producción del pasado y con resultados de perfilamientos, en un modelo de simulación (challenger) para efectuar actividades de sintonía fina (fine tuning) de los parámetros y de las reglas, dosificando y conociendo a priori (antes de colocar nada en producción) cuál habría sido el resultado de aplicar ese modelo en simulación, en cuanto a detecciones de fraudes y tasas de falsos positivos. Ese es otro ejemplo de las características verdaderamente cognitivas de las PAF-3G (porque combinan funcionalidades automáticas de motores de prevención y detección con el conocimiento de los analistas) y de transparencia (caja blanca) al permitir a los analistas no solamente visualizar las reglas que se aplicarían sino también ajustar dichas reglas y conocer a priori cuál habría sido su resultado si se las colocara verdaderamente en producción. En otras palabras: el control y la última palabra estarán siempre en las manos de los analistas del banco, no del software ni mucho menos de su proveedor.

Los bancos siempre se preocuparon con la fidelización y retención de sus clientes; esto no es una novedad propia de esta época. Pero si combinamos algunos elementos del escenario actual encontraremos los ingredientes de una tempestad perfecta:

• insatisfacción de los clientes con productos inadecuados a sus preferencias de uso;

• irritación por la reiteración de los falsos positivos;

• disponibilidad fácilmente accesible de otras ofertas de servicios más adecuadas al perfil de los consumidores actuales;

• facilidad de migración a los nuevos prestadores de dichos servicios.

Conclusiones

En la actual realidad, los sistemas antifraude en tiempo real son más exigidos que nunca, por el significativo aumento de los volúmenes transaccionales digitales mediante productos y canales cada vez más confortables para los clientes–consumidores, que presentan mayores vulnerabilidades y posibilidades de fraudes.

Las recetas tradicionales de los bancos son insuficientes para combatir fraudes cada vez más rápidas y sofisticadas. Haciendo una comparación ilustrativa con la medicina: no es posible combatir nuevas enfermedades con viejos medicamentos; usar soluciones antifraudes tradicionales de segunda generación en estos momentos sería algo así como intentar combatir el cáncer con sangrado del paciente en lugar de emplear los descubrimientos emergentes de inmunoterapia y otras terapias producto de los últimos avances de la ciencia médica.

Los nuevos actores fintech no tienen la mochila de viejas soluciones antifraudes de segunda generación, sino que directamente combinan sus innovadores productos de banca digital con plataformas antifraudes de tercera generación, ofreciendo a sus clientes una experiencia doblemente reconfortante: por adecuarse a sus hábitos de vida y consumo y por evitarle las fricciones y frustraciones propias de los falsos positivos.

Por las razones expuestas, el proyecto de implantación de una nueva plataforma antifraude, permitirá a los bancos tradicionales reconfirmar un papel de liderazgo en tecnología y servicios, ofreciendo a sus clientes una experiencia mejorada de uso seguro y eficiente de sus servicios financieros, con los más avanzados componentes tecnológicos de inteligencia artificial y machine learning protegiendo los más innovadores productos disponibles en todos sus canales de preferencia.

José C. Nordmann
SME en Fraudes Digitales en tiempo real
Miembro del Consejo Mundial para un Planeta más Seguro
Miembro de ACFE (Association of Certified Fraud Examiners)