Las puntuaciones de fraude ayudan a los equipos a evaluar el riesgo de fraude de las transacciones en tiempo real, dado que traducen las señales complejas de comportamiento y pago en una única medida factible. Evaluar el riesgo de una transacción mediante puntuaciones de fraude es una prioridad cada vez mayor para las empresas, dado que perdieron, en promedio, un 7.7 % de los ingresos anuales ante cuestiones de fraude entre 2024 y 2025. Entender el funcionamiento de las puntuaciones de fraude, así como qué pueden y qué no pueden indicar, es necesario para minimizar el fraude en los pagos, evitar rechazos innecesarios y tomar mejores decisiones de riesgo a escala.

A continuación, explicaremos cómo se crea una puntuación de fraude, la manera en que las empresas las utilizan y cómo interpretarlas con claridad y confianza.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué es una puntuación de fraude?
  
• ¿Cómo ayudan las puntuaciones de fraude a las empresas al momento de evaluar el riesgo de las transacciones?
  
• ¿Cómo utilizan las empresas las puntuaciones de fraude para aprobar o rechazar transacciones?
  
• ¿Qué datos se utilizan para calcular una puntuación de fraude?
  
• ¿Qué tan precisas son las puntuaciones de fraude?
  
• ¿Por qué la misma transacción puede tener diferentes puntuaciones de fraude?
  
• ¿Las puntuaciones de fraude son prueba de fraude o indicadores de riesgo?
  
• Cómo puede ayudar Stripe Radar
  

¿Qué es una puntuación de fraude?

Una puntuación de fraude es una forma de expresar el riesgo. Es una señal, a menudo un número o una categoría, que estima la probabilidad de que una transacción o acción específica sea fraudulenta. Piensa en ello como un juicio sumario: en función de todo lo que el sistema puede ver ahora mismo, ¿qué tan arriesgado parece esto? En lugar de obligar a los equipos a evaluar decenas de datos de forma individual, una puntuación de fraude los sintetiza en un único indicador factible.

¿Cómo ayudan las puntuaciones de fraude a las empresas al momento de evaluar el riesgo de las transacciones?

Las puntuaciones de fraude se generan en tiempo real, a menudo en cuestión de milisegundos cuando ocurre una transacción. Esto es posible porque el proceso de evaluación es estructurado y está automatizado.

Una puntuación de fraude funciona de la siguiente forma:

• Recopilación de la señal: cuando ocurre una transacción, el sistema recopila datos importantes sobre el pago, el cliente, el dispositivo y el contexto.

• Comparación de patrones: cada señal se compara con patrones aprendidos de comportamientos históricos legítimos y fraudulentos.

• Ponderación del riesgo: no todas las señales tienen la misma importancia. Las señales de advertencia claras, como una discrepancia de ubicación, tienen más peso que las irregularidades menores.

• Evaluación del modelo: un modelo de puntuación, a menudo con tecnología de machine learning, procesa las señales ponderadas y estima la probabilidad de una actividad fraudulenta a partir de la comparación de la transacción con los resultados conocidos.

• Generación de puntuación: el resultado es una puntuación única en una escala definida que representa el riesgo relativo.

• Disponibilidad inmediata: la puntuación se genera al instante para que las empresas puedan aprobar, bloquear o revisar las transacciones sin ralentizar la experiencia del cliente.

• Aprendizaje continuo: a medida que el modelo registre resultados, como fraude confirmado, transacciones exitosas y disputas, se adaptará. La retroalimentación continua ayuda a mantener la relevancia de las puntuaciones a medida que cambian las tácticas de fraude.

¿Cómo utilizan las empresas las puntuaciones de fraude para aprobar o rechazar transacciones?

Las decisiones no se toman a partir de las puntuaciones de fraude únicamente. Las empresas definen cómo actuar a partir de ellas en función de su tolerancia al riesgo y sus objetivos. A continuación, se mencionan algunos enfoques habituales:

• Umbrales de riesgo: las puntuaciones de bajo riesgo se aprueban automáticamente, lo que permite que la confirmación de compra sea rápida para la mayoría de los clientes.

• Rechazos automáticos: las puntuaciones por encima de un umbral de riesgo definido se bloquean para evitar que el probable fraude se convierta en un contracargo o en pérdidas posteriores.

• Colas de revisión manual: las puntuaciones intermedias se envían a revisores humanos cuando el riesgo no es claro, pero merece la pena analizarlo en mayor detalle.

• Verificación reforzada: a partir de algunas puntuaciones, se solicita una verificación adicional en lugar de generar un rechazo directo.

• Ajuste de políticas: los equipos ajustan con regularidad los umbrales en función de resultados como las tasas de fraude, los rechazos falsos y el impacto en el cliente.

• Enfoque empresarial: dado que centran la atención en la actividad más riesgosa, las puntuaciones de fraude ayudan a los equipos a escalar de forma eficiente sin tener que revisarlo todo.

¿Qué datos se utilizan para calcular una puntuación de fraude?

Las puntuaciones de fraude se constituyen a partir de muchas señales pequeñas que, por sí solas, pueden parecer ordinarias; pero, si estas se combinan, son una métrica poderosa.

Los datos de pago se usan de la siguiente forma para calcular una puntuación de fraude:

• Detalles de la transacción: el importe, la moneda, el tipo de partida, el momento y la frecuencia ayudan a determinar si la actividad encaja con los patrones normales.

• Información de pago: los metadatos de la tarjeta, el país emisor y los detalles de facturación se comprueban para garantizar la coherencia.

• Historial de clientes: los clientes establecidos con historial de transacciones exitosas generalmente obtienen puntuaciones más bajas que las cuentas nuevas o inactivas.

• Señales de cuenta e identidad: la calidad de la dirección de correo electrónico, la antigüedad de la cuenta y la integridad de la información del perfil son cuestiones que ayudan a determinar la credibilidad. Las direcciones de correo electrónico desechables o las cuentas creadas recientemente suelen suponer un riesgo.

• Datos del dispositivo: los identificadores del dispositivo indican si un dispositivo se ha visto antes y cómo se ha comportado en el pasado.

• Señales de red y ubicación: los datos del Protocolo de Internet (IP) ayudan a las empresas a inferir la ubicación geográfica y las características de la red. Las grandes discrepancias o los servicios de anonimización tienden a aumentar el riesgo.

• Patrones de comportamiento: un comportamiento de confirmación de compra inusual o los repetidos intentos de acreditación pueden influir en la puntuación.

• Indicadores de velocidad: las acciones múltiples, como intentos de inicio de sesión y pago, en un corto período pueden indicar un comportamiento de automatización o de prueba.

¿Qué tan precisas son las puntuaciones de fraude?

Las puntuaciones de fraude son herramientas predictivas, no garantías. La precisión de las puntuaciones de fraude dependen de cómo estén constituidas, de cómo se usen y de lo bien que se ajusten al perfil de riesgo de una empresa.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Probabilidad, no certeza: una puntuación refleja probabilidad. La reducción del fraude a menudo significa aceptar algunos rechazos falsos, mientras que minimizar la fricción suele implicar que se toleren más riesgos.

• Falsos positivos y falsos negativos: ningún modelo es perfecto. Las empresas tienen que equilibrar constantemente el bloqueo del fraude con la aceptación del mayor número posible de clientes legítimos.

• Calidad de datos: los datos enriquecidos, actuales y precisos mejoran el rendimiento, mientras que la información incompleta o desactualizada disminuyen la fiabilidad.

• Aprendizaje a partir de los resultados: los modelos mejoran cuando se utilizan resultados reales, como fraudes confirmados, transacciones exitosas y disputas, para entrenar el sistema.

• Contexto empresarial: el comportamiento del cliente, los métodos de pago y la tolerancia al riesgo varían ampliamente, lo que afecta cuán predecible es una puntuación en la práctica.

• Recalibración constante: es necesario realizar un seguimiento y ajustes regulares para mantener las puntuaciones alineadas con los patrones de fraude en desarrollo.

¿Por qué la misma transacción puede tener diferentes puntuaciones de fraude?

Es normal que la misma transacción reciba diferentes puntuaciones de fraude entre sistemas. Esto se debe a que la puntuación de fraude no está estandarizada y depende de quién la evalúe.

A continuación, explicamos los motivos por los que la misma transacción puede tener diferentes puntuaciones de fraude:

• Modelos diferentes: algunos sistemas de detección de fraude dependen de reglas, mientras que otros se basan en modelos de machine learning entrenados con diferentes conjuntos de datos.

• Variación en la visibilidad de los datos: es posible que un proveedor vea la actividad en varias empresas, y que otro la vea solo dentro de una empresa.

• Diferentes ponderaciones de señal: los modelos priorizan las señales de forma diferente. La ubicación, el historial del dispositivo o la velocidad de las transacciones pueden importar más en un sistema que en otro.

• Apetitos de riesgo diversos: algunas empresas colocan las puntuaciones de forma agresiva para minimizar las pérdidas, mientras que otras califican de manera más conservadora a fin de proteger la conversión.

• Escalas diferentes: una puntuación «alta» en un sistema puede representar un riesgo moderado en otro.

• Tiempo diferente: las puntuaciones generadas después pueden incorporar señales que no estaban disponibles durante la confirmación de compra.

¿Las puntuaciones de fraude son prueba de fraude o indicadores de riesgo?

Las puntuaciones de fraude son herramientas para tomar decisiones. Una puntuación alta indica un riesgo elevado, no una confirmación de fraude. No obstante, los clientes legítimos pueden recibir puntuaciones altas si su comportamiento parece inusual, e incluso las transacciones que parecen seguras pueden resultar fraudulentas más adelante.

Las puntuaciones son más efectivas cuando se combinan con las normas de la empresa, la revisión humana o las comprobaciones adicionales. Su valor reside en ayudar a las empresas a actuar pronto, antes de que el fraude se convierta en una pérdida o disputa. Aunque las decisiones particulares no siempre sean perfectas, las puntuaciones de fraude mejoran los resultados generales en una gran cantidad de actividades. Por ejemplo, Stripe Radar reduce el fraude en una empresa en un 38 % en promedio.

Cómo puede ayudar Stripe Radar

Stripe Radar utiliza modelos de IA para detectar y prevenir fraudes. Estos modelos, entrenados con datos de la red global de Stripe, se actualizan continuamente en función de las últimas tendencias de fraude, lo cual mantiene a tu empresa protegida a medida que evoluciona.

Stripe también ofrece Radar para Equipos de Fraude, que permite a los usuarios agregar reglas personalizadas que abordan situaciones de fraude específicas de sus empresas y acceder a información avanzada sobre fraude.

Radar puede ayudar a tu empresa a lograr lo siguiente:

• Prevenir pérdidas por fraude: Stripe procesa más de $1 billón en pagos al año. Este crecimiento permite a Radar detectar y prevenir el fraude con precisión y ahorra dinero.

• Aumentar los ingresos: los modelos de IA de Radar se entrenan con datos reales de disputas, información de clientes, datos de navegación y más. Esto permite a Radar identificar transacciones de riesgo y reducir falsos positivos, lo que aumenta tus ingresos.

• Ahorrar tiempo: Radar se integra en Stripe y no necesita líneas de código para su configuración. También puedes controlar el rendimiento del fraude, escribir reglas y mucho más en una sola plataforma, lo que aumenta la eficiencia.

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