Más de la mitad de los retailers españoles (53%) confía en la capacidad de la IA para prevenir transacciones fraudulentas

Casi 9 de cada 10 consumidores españoles desea que se comuniquen mejor las medidas de los retailers para protegerlos del fraude

En España, las víctimas de fraude durante los pagos pierden una media de unos 160 euros

Adyen, la plataforma global de tecnología financiera elegida por las empresas líderes en el mundo, publica los últimos datos de su informe sobre el Retail 2023 sobre el fraude durante los pagos. La campaña, que incluyó un estudio realizado en España, arroja luz sobre el impacto del fraude en los consumidores y los retailers, además de algunas medidas aplicadas a la seguridad como la inteligencia artificial en la que confía ya más de la mitad de los retailers españoles.

Según la investigación realizada por la compañía, el fraude en los pagos sigue siendo una preocupación significativa para los consumidores en todo el mundo. En España este estudio reveló que casi una de cada cinco personas (19%) ha sido víctima de fraude en sus pagos en algún momento. De media, cada una de las víctimas ha sido estafada con 160 euros.

Por su parte, un 33% de los retailers afirma que los intentos de fraude han aumentado en el último año. Prácticamente un tercio de los minoristas (30%) admite que los defraudadores se dirigen a su negocio estableciendo una web replicada para intimidar a su marca y engañar a sus clientes. Sin embargo, hasta un 60% de los minoristas cree que sus sistemas de prevención del fraude son eficaces a día de hoy, mientras que tan solo un 24% afirma invertir en sistemas de prevención de fraude y gestión de riesgos en este año.
A medida que aumentan los incidentes de fraude, cambia el sentimiento de los consumidores. La encuesta indicó que el 62% de los encuestados cree que el creciente riesgo de fraude hace que la seguridad sea de mayor importancia al comprar online. Además, un abrumador 89% de los consumidores expresó su deseo de que los minoristas comuniquen mejor las medidas tomadas para protegerlos del fraude.

Respuesta de los consumidores y un gran desafío para los retailers

En un entorno de inflación creciente y costos de vida en aumento, los consumidores y los minoristas están lidiando con los impactos del fraude. La encuesta a 1.000 consumidores en España reveló varias tendencias destacadas:
• Solo el 37% de los consumidores mira la URL del sitio web para asegurarse de que no es sospechosa antes de realizar una compra.
• Al 37% de los consumidores les gusta que los comercios les pidan que demuestren su identidad (utilizando la autenticación de dos factores), ya que les da confianza.
• El 34% se describe como conservador ante los nuevos métodos de pago por miedo al fraude.
• El 36% no permite que sus dispositivos recuerden los datos de pago porque les preocupa el fraude.
• El 40% de los minoristas afirma que las transacciones fraudulentas y los chargeback suponen un coste importante para el negocio.
• El 31% de los minoristas afirma que duplicará la plantilla de su equipo de fraude y riesgo.
Por su parte, aunque el 33% de las empresas españolas cree que los intentos de fraude en los pagos han aumentado en su organización en los últimos 12 meses, es probable que esta cifra sea menor debido a la inversión en seguridad de las empresas ante el aumento de los ciberataques, puesto que en 2022 esta cifra era 12 puntos superior a la de 2023.

Para combatir estas amenazas, los retailers cuentan con sistemas de prevención del fraude, sobre los que más de la mitad de las empresas españolas confía en que sean efectivos (60%); pero también aprovechan la capacidad de la inteligencia artificial (IA) para ayudar a prevenir transacciones fraudulentas en sus tiendas (53%) o utilizan software de gestión de chargeback para ayudar a gestionar y reducir los costes asociados al fraude (52%).
Adyen enfatiza la importancia de mantenerse un paso por delante de los defraudadores a través de soluciones impulsadas por la tecnología. La compañía alienta a las empresas a elegir modelos de prevención de fraude adaptados a sus necesidades específicas, aprovechando el aprendizaje automático y la personalización para identificar comportamientos inusuales y distinguir entre compradores legítimos y actores maliciosos.

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