El fraude en los pagos adopta muchas formas y su impacto financiero es considerable. Se prevé que las pérdidas comerciales por fraude en los pagos electrónicos a nivel mundial superarán los USD 362 000 millones en 2028.

Para gestionar bien el fraude de pagos, hay que crear sistemas que detecten y bloqueen los ataques sin crear tanta fricción que se rechace a clientes legítimos. Esto incluye controles en capas, detección ajustada y ciclos de retroalimentación que mejoran la precisión con el tiempo.

A continuación, explicaremos cómo funciona la detección de fraude, qué estrategias de prevención reducen la exposición y las tendencias de fraude de pagos que las empresas deben conocer.

Aspectos destacados

• La gestión de fraude eficaz combina la detección basada en reglas con machine learning para detectar tanto los patrones de ataque conocidos como las tácticas novedosas que no detectarían las reglas estáticas.

• A medida que crece el volumen de transacciones, la automatización y los ciclos de retroalimentación se convierten en la base de las operaciones de fraude. La revisión manual se reserva para los casos realmente ambiguos.

• Las herramientas integradas en los proveedores de servicios de pago (PSP), en las plataformas de terceros y en los sistemas internos se adaptan cada una a un perfil de empresa diferente. La elección correcta depende del volumen de transacciones, los recursos internos y la exposición general al fraude.

¿Qué es la gestión de fraude de pagos?

La gestión de fraude en los pagos es un conjunto de estrategias y sistemas que utilizan las empresas para detectar, prevenir y responder a transacciones fraudulentas. En entornos de pagos electrónicos, el fraude de pagos a menudo implica credenciales robadas, señales de identidad manipuladas o el abuso de procesos de disputas legítimos.

Hay cuatro categorías comunes para las empresas que procesan pagos electrónicos:

• Fraude con tarjeta: Ocurre cuando alguien utiliza datos de la tarjeta robada para realizar compras no autorizadas. La empresa envía los bienes o presta el servicio, y luego se enfrenta a un contracargo cuando el verdadero titular de tarjeta se da cuenta.

• Prueba de tarjetas: Se trata de un ataque de volumen. Los delincuentes que obtienen listas de números de tarjetas robadas realizan docenas o cientos de pequeños intentos de autorización en una sola confirmación de compra para averiguar qué tarjetas siguen activas. Las empresas absorben las comisiones de autorización. Un ataque lo suficientemente grande puede aumentar las tasas de pagos rechazados al punto de dañar la relación de la empresa con su adquirente.

• Fraude por apropiación de cuenta (ATO): Implica que un atacante obtiene el control de una cuenta de cliente legítima y utiliza métodos de pago almacenados para realizar compras. Como la transacción se origina en una cuenta conocida con historial confiable, las reglas simples a menudo no detectan un intento de apropiación de cuenta.

• Fraude amistoso: Se trata de disputas presentadas por verdaderos titulares de tarjetas que recibieron lo que pidieron, pero afirman lo contrario para obtener un reembolso sin devolver el artículo. El impacto en la empresa es el mismo que en el fraude con tarjetas, pero la diferencia radica en la identidad del actor fraudulento.

¿Cómo se detecta el fraude en los pagos?

La detección ocurre en varios puntos del ciclo de vida de la transacción: antes de la autorización, durante la autorización y después de la acreditación de fondos. Muchos sistemas de gestión de fraude superponen diferentes métodos para cubrir distintos tipos de ataques.

Hay dos tipos principales de detección:

• Detección basada en reglas: Las reglas fijas y dinámicas marcan transacciones que coinciden con patrones de fraude conocidos (p. ej., el país de facturación no coincide con la dirección IP, una tarjeta se usó más de cinco veces en una hora, el rango del Número de identificación bancaria (BIN) tiene una tasa de fraude históricamente alta). Las reglas se ejecutan de manera instantánea y te dan control directo, pero son rígidas. Las tácticas de fraude cambian más rápido de lo que se pueden actualizar los conjuntos de reglas manuales y las reglas demasiado amplias bloquean a los clientes legítimos.

• Detección con machine learning (ML): Los modelos de ML evalúan de manera simultánea cientos de señales para producir una puntuación de riesgo para cada transacción. A diferencia de las reglas estáticas, estos modelos se actualizan de manera continua a medida que se exponen a datos nuevos, lo que significa que se adaptan cuando cambian las tácticas de fraude.

Muchos sistemas de fraude de producción combinan ambos. Las reglas gestionan los casos claros, mientras que el ML gestiona los casos ambiguos intermedios, en los que hay algo raro, pero nada es definitivamente incorrecto. Al ejecutarlos juntos se mejora la precisión y se pueden aplicar diferentes umbrales según el segmento de riesgo.

¿Qué estrategias de prevención reducen la exposición al fraude en los pagos?

La prevención detiene el fraude antes de que ocurra. La detección y la prevención funcionan mejor como capas complementarias que operan en un punto diferente en el flujo de la transacción.

Las tácticas de prevención de fraude incluyen:

• Controles previos a la transacción: Los límites de velocidad en los intentos de tarjetas por sesión, el CAPTCHA, la huella digital del dispositivo en la creación de cuentas y la verificación de la dirección de correo electrónico en la confirmación de compra reducen la exposición incluso antes de que se envíe una transacción. Si la configuración es demasiado flexible, el fraude se puede filtrar; si es demasiado estricta, se podría bloquear a clientes reales.

• 3D Secure (3DS): Cuando una transacción se autentica a través de 3DS y luego se disputa, la responsabilidad de los contracargos se transfiere al emisor de la tarjeta y no a tu empresa. Vale la pena aplicarlo de forma selectiva y no universal, ya que agrega pasos a la confirmación de compra y puede reducir la conversión en transacciones de menor riesgo.

• Monitoreo posterior a la autorización: Revisar las transacciones tras la aprobación, pero antes de la gestión logística te da un margen para cancelar pedidos sospechosos. Esto es particularmente relevante en el caso de bienes físicos de alto valor.

• Gestión de contracargos: Disputar contracargos fraudulentos con evidencia afecta directamente a tu tasa de contracargos y tu reputación ante el adquirente. Las empresas cuyas tasas de contracargos superan los umbrales de los emisores se enfrentan a costos de intercambio más elevados o entran en programas de monitoreo de fraude, por lo que esto supone una preocupación tanto financiera como operativa.

¿Qué tendencias de fraude de pagos deben rastrear las empresas?

Los patrones de fraude cambian constantemente. Estas son algunas de las últimas tendencias de fraude en los pagos que afectan a las empresas:

• Fraude de tarjeta no presente (CNP): Como las transacciones en línea no requieren la posesión física de la tarjeta, los números de tarjeta robados se pueden usar hasta que se cancelen. Esto hace que el fraude CNP sea un problema común para las empresas que procesan pagos electrónicos.

• Prueba de tarjetas a través de bots: Los atacantes utilizan redes de bots distribuidas con direcciones IP rotativas y huellas digitales de dispositivos falsificadas para ejecutar ataques de prueba de tarjetas que superficialmente parecen tráfico real. Las reglas de velocidad por sí solas a menudo no los detectan si cada bot se comporta dentro de los umbrales normales de cada dispositivo.

• Disputas de fraude amistoso: Las tasas de disputas en bienes digitales han aumentado a medida que los consumidores se han familiarizado más con el proceso de contracargos. En parte, se trata de una confusión genuina sobre cómo cancelar suscripciones; aunque en gran parte no lo es. De cualquier manera, aparece en tu tasa de contracargos.

• Fraude de primera parte en la modalidad compra ahora, paga después (BNPL): A medida que la modalidad BNPL se expandió, también aumentaron los casos de consumidores que usan productos BNPL de mala fe. Realizan compras que no tienen intención de pagar o reclaman la falta de entrega de pedidos que se gestionaron. Aquí es donde se superponen el fraude y el riesgo crediticio, y se requieren controles diferentes a los del fraude con tarjetas.

¿Cómo funciona la gestión de fraude en los pagos a gran escala?

La mecánica de la gestión de fraude cambia a medida que crece el volumen de transacciones. Una empresa que se expande a nuevas zonas geográficas se encuentra con diferentes patrones de fraude, reglas de las redes de tarjetas y tasas de disputas por mercado. A gran escala, las operaciones de fraude suelen separar la gestión de las reglas, de la investigación y del análisis. Si se combinan los tres en una sola función generalista, no se puede crecer y se crean brechas en la supervisión.

A gran escala, el objetivo es la automatización. Las colas de revisión manual que procesan unos cientos de transacciones sospechosas por semana se convierten en acumulación de trabajo; deberás automatizar las decisiones en casos claros y enrutar solo transacciones verdaderamente ambiguas a revisión humana. Para ello necesitas tener confianza en la precisión de tu modelo, lo que significa invertir en capacitación y monitoreo continuos. Si una transacción aprobada por tu modelo se convierte en un contracargo seis semanas después, se debe añadir ese resultado a tus datos de entrenamiento. Tu modelo también necesita entrenarse con falsos positivos. Sin esto, el rendimiento del modelo se degrada a medida que cambian los patrones de fraude.

¿Qué herramientas admiten la gestión de riesgos de fraude de pagos?

Muchas empresas tienen tres amplias opciones para sus herramientas de gestión de fraude. La opción correcta depende del volumen de las transacciones, los recursos internos y qué tan complicada es la exposición al fraude en realidad.

• Herramientas de fraude nativas del PSP: Vienen integradas con tu procesamiento de pagos, por lo que las señales de fraude y los datos de pagos están en el mismo sistema. No hay latencia de transferencia de datos ni se requiere trabajo de integración adicional. La desventaja es que trabajas con herramientas de una plataforma que podrían no cubrir todas las situaciones extremas a las que se enfrenta tu empresa.

• Plataformas de fraude de terceros: Las plataformas de terceros especializadas se asientan sobre tu pila de software de pagos y ofrecen más personalización, a veces con un modelo de garantía de contracargos. Vale la pena considerarlas en caso de empresas con exposición a fraudes complejos o de gran volumen que necesiten más control del que proporciona una herramienta nativa de un PSP, pero la integración y el enrutamiento de datos agregan complejidad.

• Sistemas de fraude internos: Los desarrollan grandes plataformas y marketplaces con volumen de transacciones suficiente y patrones de fraude especializados como para justificar la inversión en ingeniería. Te proporcionan control total sobre las señales, los umbrales y los ciclos de retroalimentación, pero esto supone un compromiso de ingeniería constante, no un desarrollo que se haga una sola vez.

Stripe Radar se basa en modelos de ML entrenados con datos de toda la red de Stripe: transacciones en millones de empresas a nivel mundial. La amplitud de los datos de entrenamiento es muy importante. El modelo ha detectado patrones de fraude en todos los sectores, todas las zonas geográficas y todos los tipos de empresas, a diferencia de un sistema de fraude de una sola empresa. Puedes establecer reglas para bloquear, permitir o revisar transacciones basadas en umbrales de puntuación, y las reglas se pueden programar sin involucrar al departamento de ingeniería cada vez que se quieran ajustar los umbrales.

Cómo puede ayudar Stripe Radar

Stripe Radar utiliza modelos de IA para detectar y evitar el fraude, los cuales están entrenados con datos de la red global de Stripe. Actualiza estos modelos en función de las últimas tendencias de fraude para que tu empresa esté protegida a medida que el fraude 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 permite que tu empresa logre lo siguiente:

• Evita pérdidas por fraude: Stripe procesa más de USD 1 billón en pagos al año. Esta escala permite a Radar detectar y evitar el fraude de manera precisa, y ahorrarte dinero.

• Aumenta 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 que Radar identifique transacciones riesgosas, reduzca los falsos positivos y aumente 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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