Resultados
El desafío
La empresa fintech procesaba miles de transacciones al día y perdía aproximadamente el 2,3% de sus ingresos por transacciones fraudulentas. Su sistema de detección de fraude basado en reglas generaba demasiados falsos positivos (bloqueando a usuarios legítimos) y, aun así, se le escapaban patrones de fraude sofisticados. Los defraudadores usaban VPN, dispositivos desechables y credenciales robadas para eludir las comprobaciones tradicionales.
La solución
Tracio se integró en el flujo de pago mediante un ligero SDK de JavaScript. En lugar de basarse únicamente en direcciones IP e identificadores de dispositivo, Tracio analizaba patrones de comportamiento —velocidad de escritura, movimiento del ratón, comportamiento de desplazamiento y patrones de interacción— para construir un perfil de riesgo de cada sesión. El sistema aprendió los patrones de los usuarios legítimos de la empresa y señalaba las sesiones que se desviaban de forma significativa.
El resultado
Las pérdidas por fraude se redujeron un 67% en el primer trimestre tras la implementación. Igual de importante: la tasa de falsos positivos bajó un 40%, lo que significa que se bloqueó a menos clientes legítimos a la hora de completar sus transacciones. El sistema identificó una red de fraude que llevaba meses operando sin ser detectada, al reconocer patrones de comportamiento compartidos entre cuentas aparentemente no relacionadas.
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