\n<\/p>\n
Seg\u00fan RSA Safety<\/strong> y Juniper, la industria de las aerol\u00edneas<\/strong> es una de las m\u00e1s afectadas por el fraude en l\u00ednea y representa 46% de las transacciones fraudulentas en Estados Unidos, con un estimado de $1 mil millones de d\u00f3lares en p\u00e9rdidas anuales.<\/p>\n Seg\u00fan McKinsey & Firm<\/strong>, en 2020 los ingresos de la industria a\u00e9rea totalizaron $328 mil millones de d\u00f3lares, lo que representa solo 40% frente al a\u00f1o anterior, y se espera que el tr\u00e1fico a\u00e9reo no volver\u00e1 a los niveles de 2019 hasta el 2024.<\/p>\n Sin embargo, el avance de los programas de vacunaci\u00f3n, las modalidades remotas de trabajo, el gradual retorno a las actividades productivas y los atractivos descuentos que ofrecen aerol\u00edneas y operadores de viajes han comenzado a reactivar los viajes de placer.<\/p>\n La Asociaci\u00f3n Latinoamericana y del Caribe de Transporte A\u00e9reo (ALTA) considera que la aplicaci\u00f3n de la vacuna<\/strong> permitir\u00e1 que m\u00e1s personas puedan volver a viajar y las aerol\u00edneas reactiven la conectividad entre los pa\u00edses; estima que a finales de este a\u00f1o las tasas de ocupaci\u00f3n alcanzar\u00e1n 60% del complete de vuelos registrados en 2019.<\/p>\n Oscar Bello<\/strong>, director basic de Vesta Am\u00e9ricas<\/strong>, afirma que, ante este escenario de recuperaci\u00f3n, los ciberdelincuentes est\u00e1n encontrando y aprovechando nuevas formas de explotar el sistema de pagos digitales.<\/p>\n La buena noticia es que, con la ayuda del aprendizaje autom\u00e1tico y la detecci\u00f3n automatizada de fraudes, las aerol\u00edneas pueden tener mucho m\u00e1s management sobre c\u00f3mo las transacciones fraudulentas est\u00e1n afectando sus resultados finales.<\/p>\n Las barreras para comprar un boleto de avi\u00f3n<\/strong> son excepcionalmente bajas, lo cual es una de las principales razones por las que los estafadores apuntan a esta industria.<\/p>\n La mayor\u00eda de las herramientas de detecci\u00f3n de fraude automatizadas se basan en la identificaci\u00f3n de discrepancias en puntos de datos est\u00e1ndar (como su direcci\u00f3n, direcci\u00f3n IP<\/strong> o n\u00famero de tel\u00e9fono), pero cuando se trata de comprar un boleto de avi\u00f3n, a menudo no existen puntos de datos est\u00e1ndar para referencia.<\/p>\n No es raro que los consumidores compren boletos de avi\u00f3n mientras viajan, por lo que es dif\u00edcil verificar con precisi\u00f3n su direcci\u00f3n IP. Adem\u00e1s, los boletos de avi\u00f3n generalmente se compran en l\u00ednea y se imprimen en el hogar del cliente o se agregan a una billetera digital<\/strong>. Esto dificulta mucho las verificaciones.<\/p>\n Seg\u00fan la Administraci\u00f3n Federal de Aviaci\u00f3n, la Organizaci\u00f3n de Tr\u00e1fico A\u00e9reo<\/strong> (ATO, por sus siglas en ingl\u00e9s) brinda servicio a m\u00e1s de 45,000 vuelos con 2.9 millones de pasajeros en un d\u00eda cualquiera.<\/p>\n El gran volumen de estas transacciones diarias<\/strong> es un desaf\u00edo appreciable cuando se lucha contra los fraudes en la industria de las aerol\u00edneas.<\/p>\n Sin embargo, tener un gran historial de transacciones significa que hay muchos datos disponibles para analizar. La inteligencia synthetic avanzada de aprendizaje profundo se alimenta de los datos.<\/p>\n De hecho, mientras m\u00e1s datos de transacciones haya disponibles, m\u00e1s precisos pueden llegar a ser los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Las plataformas de prevenci\u00f3n del fraude utilizan tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico para generar puntajes de riesgo que permiten a las aerol\u00edneas eliminar de manera efectiva las transacciones fraudulentas sin rechazar las leg\u00edtimas.<\/p>\n Por\u00a0 otro lado, el asunto de rechazar pagos es complicado. Las aerol\u00edneas a menudo est\u00e1n dispuestas a correr m\u00e1s riesgos para llenar los asientos que de otra manera se desperdiciar\u00edan.<\/p>\n Un motor de decisiones preciso es important para reducir intentos de pago fraudulentos<\/strong> y falsos rechazos, que para 2023 costar\u00e1n a las empresas $386 mil millones de d\u00f3lares a nivel international. Aqu\u00ed es donde los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico hacen que el proceso de detecci\u00f3n de pagos en busca de fraude sea menos complicado para los consumidores.<\/p>\n El fraude a\u00e9reo les cuesta a las aerol\u00edneas y a los agentes de venta de boletos miles de millones de d\u00f3lares al a\u00f1o. Las empresas no tienen por qu\u00e9 quedarse al margen y ser v\u00edctimas de fraude, por lo que las aerol\u00edneas buscan soluciones basadas en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y bases de datos de transacciones en constante expansi\u00f3n y mejora, con el objetivo de eliminar de manera efectiva el costo creciente del fraude, la revisi\u00f3n guide de transacciones y la correcci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n\n ” Fuentes bucaramanga.extra.com.co ” <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seg\u00fan RSA Safety y Juniper, la industria de las aerol\u00edneas es una de las m\u00e1s afectadas por el fraude en l\u00ednea y representa 46% de las transacciones fraudulentas en Estados Unidos, con un estimado de $1 mil millones de d\u00f3lares en p\u00e9rdidas anuales. 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