La nueva herramienta Visa Account Attack Intelligence (VAAI) Score ayuda a identificar la probabilidad de ataques de enumeración en transacciones con tarjeta no presente.
Los ciberdelincuentes están aprovechando tecnologías avanzadas, como scripts automatizados y botnets, para intensificar sus ataques de verificación de tarjetas, permitiéndoles explotar vulnerabilidades a una escala y velocidad sin precedentes. Estos ataques, conocidos como ataques de verificación, generan costos operativos y pérdidas por fraude que rondan los US$1.100 millones anuales, lo que representa el 10% del fraude global.
En respuesta a esta amenaza, Visa ha anunciado mejoras en su propuesta Visa Account Attack Intelligence (VAAI) mediante la incorporación del VAAI Score, una nueva herramienta que utiliza componentes de Inteligencia Artificial generativa para identificar y calificar los ataques de verificación. Este sistema de puntuación de VAAI, inicialmente disponible para emisores en Estados Unidos, ayudará a reducir el fraude y las pérdidas operativas al asignar a cada transacción una calificación de riesgo en tiempo real para detectar y prevenir ataques de verificación en transacciones sin tarjeta presente (CNP).
La enumeración puede tener impactos duraderos en nuestros clientes y existe una necesidad inmediata de contar con herramientas que puedan detectar y prevenir mejor estos ataques en tiempo real", dijo Paul Fabara, líder de Riesgos y Servicios al Cliente, Visa. "Con la nueva herramienta VAAI Score, nuestros clientes ahora tienen acceso a una puntuación de riesgo en tiempo real que puede ayudar a detectar la probabilidad de un ataque de enumeración para que los emisores puedan tomar decisiones mejor fundadas sobre cuándo bloquear una transacción.
Un tercio de las cuentas verificadas experimentan fraude dentro de los cinco días posteriores a que los estafadores obtengan acceso a la información de pago. Al utilizar componentes de Inteligencia Artificial generativa para aprender sobre patrones de transacciones normales y anormales, la herramienta VAAI Score de Visa identifica la probabilidad de ataques de verificación complejos en tiempo real para ayudar a reducir el fraude sin comprometer la integridad del desempeño y precisión del sistema Visa. Esta herramienta ha logrado reducir la tasa de falsos positivos en un 85% en comparación con otros modelos de riesgo, al centrarse en señales específicas de verificación, lo que garantiza un desempeño más sólido. VAAI Score puede ayudar a los emisores con:
- Reducción del fraude y las pérdidas operativas: Identifica ataques de verificación complejos en tiempo real, lo que puede reducir el fraude posterior en cuentas validadas y las pérdidas operativas por verificación, como llamadas al centro de atención al cliente y la reemisión de tarjetas, protegiendo así a los clientes.
- Mejora de la experiencia del titular de la tarjeta: Identifica transacciones legítimas de titulares de tarjetas sin impacto, mientras que las transacciones de verificación maliciosas se rechazan proactivamente.
- Calificación de transacciones en tiempo real: Proporciona una calificación de riesgo en tiempo real en 20 milisegundos, lo que permite a los clientes identificar la verificación y utilizar la calificación en su toma de decisiones de autorización cuando se utiliza con un motor de reglas.
"Con el acceso a tecnología avanzada, los estafadores están monetizando credenciales robadas más rápido que nunca", dijo Michael Jabbara, vicepresidente sénior y líder global de Servicios contra Fraude, Visa. "Las transacciones enumeradas afectan a todo el ecosistema, y con VAAI Score estamos dando a nuestros clientes una herramienta sofisticada que puede ayudar a evitar que las cuentas de los tarjetahabientes se vean comprometidas y, a su vez, detener las transacciones fraudulentas antes de que ocurran".
El modelo de calificación de VAAI ha sido entrenado con más de 15.000 millones de transacciones de VisaNet y tiene seis veces la cantidad de características en comparación con modelos anteriores de VAAI para evaluar mejor las transacciones de verificación sospechosas. El enfoque de Visa utiliza datos ruidosos para entrenar el modelo de Inteligencia Artificial en tiempo real, que es altamente preciso. Al evaluar cada transacción CNP comparándola con patrones de verificación, el nuevo modelo de calificación de riesgo genera una puntuación de riesgo de dos dígitos que ayuda a predecir la probabilidad de verificación para determinar mejor cuándo aprobar y cuándo denegar transacciones.
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