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Startup mexicana recibe inversión para desarrollar soluciones contra fraudes en eCommerce

La solución combina la experiencia de MIT procesando pagos para grandes compañías, junto con la tecnología de big data e inteligencia artificial de Bayonet.

Bayonet, startup mexicana especializada en prevención de fraude en comercio electrónico (eCommerce), recibió una inversión de casi $500 mil dólares por parte de varios inversionistas, entre los que se encuentran los fundadores de MIT (Mercadotecnia, Ideas y Tecnología), uno de los co-fundadores de Rappi y fondos de inversión como Avalancha Ventures, Soldiers Field Angels y 0BS.

Bayonet es una empresa mexicana que trabaja con empresas como Grupo Modelo o Boletia. La empresa utilizará el 90% de estos recursos para crecer su equipo de ingeniería, mientras que el restante se invertirá en estrategias de marketing.

Además, con el fin de ampliar la aceptación de pagos con tarjetas de crédito/débito y la prevención del fraude en los eCommerce, Bayonet inició una colaboración con MIT, firma mexicana especializada en procesamiento de pagos centrada en interconectar comercios con redes financieras, desarrollando soluciones de pago para distintos modelos de negocio.

Al combinar la experiencia de MIT procesando pagos para grandes compañías, junto con la tecnología de big data e inteligencia artificial que Bayonet ha desarrollado, ambas firmas buscan generar mejores soluciones para beneficiar a los comercios mexicanos y a sus clientes.

De acuerdo con Jorge León, director comercial de Bayonet, “gran parte del sector de eCommerce en la región es frenado por el alto riesgo de fraude en línea y por las tasas de conversión bajas derivadas de esta preocupación”.

Por lo general, las tarjetas que son obtenidas ilícitamente se utilizan para adquirir productos o servicios en internet. Al recibir una transacción fraudulenta, es el comercio quien debe asumir la pérdida. Por lo mismo, las compañías se encuentran en estado de alerta, y al filtrar transacciones por sospechosas, constantemente declinan erróneamente una parte considerable de buenas compras por falta de calibración en los algoritmos de análisis, dicho porcentaje puede ser desde un 10% hasta un 20%, de acuerdo con Bayonet.

Con el uso de su tecnología, la firma asegura que la tasa de aceptación de compras buenas realizadas con tarjetas aumenta en promedio entre 10 y 20% y el fraude se reduce en un 30% en promedio, lo que resulta en mayores ingresos para los comercios.

La herramienta se instala en el carrito de compra de los eCommerce y realiza la revisión en 300 milisegundos (lo que dura un parpadeo humano) antes de enviar al procesador de pago, en ese momento, sin saber exactamente quién es la persona, se identifica si sus patrones presentan una buena intención de compra o un posible fraude. Además, en todo momento se asegura el cumplimiento con la ley de protección de datos personales (LFPDPPP).

A la fecha, Bayonet detiene más de un millón de dólares en fraudes al mes en promedio y ha mantenido un crecimiento de 300% en el último año. A su vez, por la solución de MIT han pasado más de la mitad de las tarjetas de crédito y débito del país.

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