El sistema automatizado identifica cuentas marcadas, pero la marca en sí no revela mucha información. Si bien su creación es relativamente fácil, el sistema no puede determinar de forma independiente si la actividad marcada es comportamiento fraudulento, un falso positivo o requiere mayor aclaración. En Soft2Bet, la investigación de fraude se basa en esta división: la automatización es responsable de la detección y la priorización de casos, mientras que los analistas investigan cuentas ambiguas.
Qué Puede y Qué No Puede Marcar la Detección Automatizada
Las reglas y modelos inherentes a la capa de detección sobresalen en una cosa: reducir una gran cantidad de actividad a un conjunto más pequeño de actividades que merecen una segunda mirada. Esto implica comparar la actividad de la cuenta con patrones de comportamiento conocidos y dirigir los casos que requieren la mayor prioridad para su revisión. Sin embargo, esta capa no está diseñada para aclarar ambigüedades. Por ejemplo, un patrón que parece inusual con respecto a una cuenta puede ser perfectamente explicable con más contexto, algo que la automatización por sí sola no puede proporcionar.
El uso que hace Soft2Bet de los servicios de SEON en su plataforma de investigación de fraude demuestra este proceso: se establecieron reglas y puntuaciones de riesgo para permitir que las actividades de bajo riesgo pasaran directamente por el sistema mientras se dirigían los casos de alto riesgo a un analista. Esta es una elección de implementación hecha por Soft2Bet para esta instancia particular.
De Caso Marcado a Revisión por Analista
No todos los casos marcados requieren el mismo nivel de consideración. La transferencia del enrutamiento automatizado a la consideración humana aborda casos específicos que lo requieren. Un caso marcado probablemente será enviado a un revisor si hay señales conflictivas o si el historial de la cuenta es inconsistente con la detección de patrones conocida del sistema. Además, el caso en cuestión será enviado si la situación requiere un alto nivel de atención para resolverse utilizando la regla de enrutamiento.
En lugar de cerrarlos inmediatamente basándose en su marca, Soft2Bet marca tales casos porque la consideración de revisión se aplica a casos con un alto nivel de atención, no a cada marca por igual. Esto es importante porque la capacidad de consideración de un revisor es limitada. Los casos que el sistema de Soft2Bet puede resolver con confianza no deberían ocupar los mismos recursos de consideración que los casos que requieren una revisión real. Si bien los detalles del enrutamiento de casos pueden diferir entre los distintos entornos de Soft2Bet, la lógica detrás del enrutamiento sigue siendo la misma.
Construcción de Contexto Durante la Investigación de Fraude
Cuando un caso se marca y se presenta ante un revisor, la tarea no es validar la marca original, sino probarla. El revisor creará un trasfondo para la cuenta en cuestión basándose en toda la información disponible, que generalmente incluye:
- El comportamiento de la cuenta en general, en lugar del comportamiento específico que provocó la marca.
- Identificadores establecidos durante el proceso de incorporación y verificación utilizando el procedimiento KYC de Soft2Bet.
- Información del dispositivo y del perfil, como correo electrónico, teléfono y datos de IP, que se recopila a través de SEON utilizado por Soft2Bet durante el registro.
Ninguna de esta información se examina por separado. La misma señal puede tener un significado diferente cuando se considera junto con otra información sobre la cuenta.
Toma de Decisiones Transparente: Códigos de Razón, Historial de Reglas y Registros de Auditoría
Soft2Bet asigna un código de razón a todas las decisiones, explicando qué señales o reglas se aplicaron para tomar la decisión. Esto permite a un revisor probar sus conclusiones contra los factores que influyeron en ellas.
Los mismos principios se aplican al trabajo de Soft2Bet con SEON. Se mantiene un registro de todos los cambios, quién tomó la decisión y cuándo, en términos de historial de reglas, registros de auditoría, notas de investigación e historial de decisiones. Estos registros permiten la reconstrucción de un caso mucho después de que finalice la revisión. Cada incidente procesado por Soft2Bet se registra y documenta — no solo por el hecho de hacerlo, sino porque analizar el trasfondo de cada decisión revela si los casos se procesan de manera consistente.
Alertas Incorrectas
Los falsos positivos ocurren cuando el sistema identifica incorrectamente a un usuario inocente como un posible defraudador. Esto significa que las cuentas legítimas pueden verse restringidas debido a un comportamiento inocente. Una revisión humana resuelve este problema porque el revisor puede considerar el contexto y evaluar si la actividad del usuario es consistente con su comportamiento habitual o merece investigación. Soft2Bet mide la tasa de falsos positivos junto con otras métricas de calidad de casos.
Convertir los Resultados de los Casos en Crecimiento del Proceso
A medida que los casos se cierran, las decisiones se confirman o se anulan. Estas decisiones luego sirven como conocimiento para el resto del sistema.
Soft2Bet incorpora este enfoque de aprendizaje en su investigación de actividades fraudulentas. El resultado de cada revisión de caso, junto con diversas alertas, se alimenta al sistema y afecta los modelos de detección. A través de su colaboración con SEON, Soft2Bet pudo ajustar las reglas basándose en decisiones reales y lograr resultados tangibles: 40% menos consultas manuales y 20% más rápido en las revisiones manuales. Estos números demuestran que mejorar la calidad de la investigación aumenta la eficiencia de la detección con el tiempo.
Cerrar el Ciclo
El proceso comienza con la automatización, pasa a la revisión humana y luego al contexto del historial de la cuenta. Esto conduce a una decisión explicable, que luego se retroalimenta al sistema. La automatización sigue siendo responsable de la mayor parte del proceso, filtrando lo que necesita atención de la masa de acciones realizadas. El trabajo de investigación de fraude de Soft2Bet se basa en este proceso.
