Una estrategia de gestión de riesgos de pago es un plan integral que las empresas implementan para identificar, evaluar y mitigar los posibles riesgos asociados al procesamiento de pagos. Estos riesgos incluyen fraude, contracargos, filtraciones de datos, incumplimiento de la normativa, fallas operativas y pérdidas financieras. El objetivo principal de la estrategia de gestión de riesgos de pago es proteger los intereses financieros y la reputación de una empresa mientras se mantiene una experiencia de pago segura y fácil de usar para los clientes. Más del 60 % de los errores operativos en los sistemas de pago dan como resultado al menos 1 millón de dólares en pérdidas totales, lo que demuestra lo importante que es para las empresas mitigar los riesgos de pago.

Esta guía analizará los componentes clave de una estrategia eficaz de gestión de riesgos de pago, las soluciones tecnológicas para gestionar el riesgo de pago y los requisitos de cumplimiento de la normativa para la gestión de riesgos de pago.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Cuáles son los riesgos de pago comunes en las transacciones digitales?
  
• Componentes clave de una estrategia eficaz de gestión de riesgos de pago
  
• Soluciones tecnológicas para gestionar el riesgo de pagos
  
• Prácticas recomendadas para minimizar fraudes en los pagos
  
• Cumplimiento de la normativa sobre gestión de riesgos de pago
  

¿Cuáles son los riesgos de pago comunes en las transacciones digitales?

Las transacciones digitales son rápidas y convenientes, pero conllevan riesgos inherentes para las empresas y los consumidores. Estos son algunos riesgos de pago comunes en las transacciones digitales.

Fraude

El principal riesgo de las transacciones digitales es el fraude en los pagos, que puede adoptar muchas formas, por ejemplo, las siguientes:

• Robo de identidad: los estafadores roban datos personales para realizar compras no autorizadas.

• Apropiación de cuentas: los estafadores obtienen acceso a las cuentas e inician transacciones sin el conocimiento del titular de la cuenta.

• Estafas de phishing: los estafadores engañan a las víctimas para que revelen información confidencial como contraseñas o datos de la tarjeta.

• Ingeniería social: los estafadores manipulan a las personas a través de tácticas de ingeniería social para obtener acceso a información confidencial o engañarlas para que autoricen transacciones fraudulentas.

• Filtración de datos: los hackers se infiltran en los sistemas y roban datos confidenciales de los clientes, incluida la información de pago, con pedido de realizar transacciones fraudulentas.

• Fraude con tarjeta no presente (CNP): se refiere a las transacciones fraudulentas que se producen sin la presencia de la tarjeta física. Esto es común en las compras en línea.

Contracargos

Los clientes pueden disputar transacciones y solicitudes de contracargos, lo que puede dar lugar a pérdidas financieras y gastos operativos para las empresas.

Problemas técnicos

Las fallas técnicas o los fallos del sistema pueden interrumpir el procesamiento de pagos, lo que provoca retrasos, insatisfacción del cliente y posibles ingresos perdidos.

Cumplimiento de normativas

Las empresas deben cumplir con regulaciones como la Norma de seguridad de datos del sector de las tarjetas de pago (PCI DSS) para la seguridad de los datos y la Directiva sobre servicios de pago (PSD2) revisada para la autenticación reforzada de clientes, cuyo incumplimiento puede dar lugar a multas y sanciones.

Amenazas emergentes

A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen los riesgos. Están surgiendo nuevas amenazas, como fraude sintético de identidad y estafas deepfake, que requieren vigilancia y adaptación constantes.

Riesgos de terceros

Las empresas suelen depender de procesadores de pagos y proveedores de servicios externos, lo que presenta riesgos potenciales relacionados con sus prácticas de seguridad y resiliencia operativa.

Componentes clave de una estrategia eficaz de gestión de riesgos de pago

Gestionar los riesgos de pago requiere usar múltiples métodos interconectados. A continuación, te presentamos un resumen de los métodos comunes que componen una estrategia eficaz de gestión de riesgos de pago.

• Detección avanzada del fraude: tanto el Machine learning (ML) como la inteligencia artificial analizan los datos de las transacciones. Estos sistemas deben entrenarse con grandes conjuntos de datos para detectar patrones complejos y sutiles de actividad fraudulenta que podrían eludir los sistemas establecidos en reglas más simples, y deben diseñarse para adaptarse y evolucionar a medida que los estafadores cambien sus tácticas.

• Análisis de comportamiento: el análisis de comportamiento hace un seguimiento de cómo interactúan típicamente los usuarios con tus sistemas. Cualquier desviación de estos patrones puede marcarse para una investigación adicional. Esto podría incluir el momento de las transacciones, la frecuencia, las huellas digitales del dispositivo y la velocidad o patrones de escritura.

• Análisis de datos en tiempo real: el análisis de datos en tiempo real evalúa el nivel de riesgo de cada transacción establecido en función de los datos actuales e históricos. Estos sistemas deben incorporar reglas estáticas (p. ej., ninguna transacción por encima de un determinado valor) y modelos dinámicos que se adapten a los patrones cambiantes en los datos.

• Tokenización y cifrado seguros: los métodos cifrados avanzados y tokenización protegen los datos en reposo y en tránsito. La tokenización reemplaza elementos sensibles de datos por equivalentes no sensibles, que pueden ser almacenados y utilizados sin exponer los valores de los datos.

• Gestión de acceso: las empresas deben gestionar el acceso a los sistemas de pago mediante protocolos de autenticación sólidos para que solo el personal autorizado tenga acceso a datos y sistemas confidenciales.

• Análisis de enlaces profundos: el análisis de enlaces estudia las conexiones entre las transacciones a través de diferentes sistemas y redes para identificar cadenas de actividad sospechosa. Esto puede ayudar a descubrir esquemas de fraude sofisticados que involucran a varias partes o ubicaciones.

• Tecnología regulatoria (RegTech): las soluciones RegTech gestionan y automatizan el cumplimiento de la normativa de las regulaciones financieras en diferentes jurisdicciones. Estas soluciones pueden ayudar con el monitoreo y la elaboración de informes en tiempo real, lo que reduce los riesgos y costos del cumplimiento de la normativa.

• Medidas avanzadas de ciberseguridad: los modelos predictivos avanzados y las herramientas de cuantificación del riesgo cibernético demuestran los posibles efectos financieros de diferentes eventos cibernéticos y pueden guiar las inversiones proactivas en ciberseguridad.

• Redes colaborativas: las redes colaborativas de todo el sector comparten inteligencia sobre tendencias de fraude y tácticas defensivas y crean plataformas de análisis compartidas que pueden proporcionar acceso a un conjunto más amplio de datos.

• Plataformas de gestión integrada de riesgos (IRM): las plataformas de IRM proporcionan una visión holística de los riesgos en toda la organización, las cuales correlacionan diferentes tipos de riesgo y evalúan sus interdependencias.

• Modelización predictiva: los modelos predictivos pueden evaluar la probabilidad de futuros fraudes establecidos en función de datos históricos, patrones de comportamiento e inteligencia de amenazas externas. Además, logran marcar de forma proactiva las transacciones de alto riesgo para una investigación más exhaustiva.

• Evaluación cuantitativa de riesgos: el análisis cuantitativo de riesgos asigna valores numéricos a diferentes factores de riesgo establecidos en función de su probabilidad e impacto potencial. Esto ayuda a priorizar los recursos y pone el foco en los riesgos más urgentes.

• Evaluación de riesgos cualitativos: el análisis de riesgos cualitativos considera factores como el daño a la reputación asociado a un riesgo en particular, el potencial de escrutinio normativo y el impacto en la confianza del cliente.

• Escaneos y auditorías de cumplimiento de la normativa: los escaneos y auditorías de cumplimiento de la normativa garantizan que todos los sistemas de pago cumplan con las normativas y estándares pertinentes, así como con las políticas y procedimientos internos.

Las siguientes tácticas pueden ayudar aún más a identificar y evaluar los riesgos de pago.

• Análisis de datos internos: examina los datos históricos de transacciones en busca de patrones que indiquen fraude, como volúmenes inusuales de transacciones, picos en contracargos o anomalías en el comportamiento del cliente. Utiliza algoritmos de machine learning para identificar correlaciones y tendencias sutiles que podrían no ser evidentes al revisarlas de forma manual.

• Inteligencia externa sobre amenazas: utiliza información sobre amenazas informáticas de fuentes de buena reputación para mantenerte al tanto de las nuevas tendencias de fraude, los nuevos vectores de ataque y las vulnerabilidades en los sistemas de pago. Utiliza esta información para ajustar de forma proactiva los modelos de riesgo y las medidas de seguridad.

• Referencias sectoriales: compara tu perfil de riesgo con las referencias sectoriales para identificar áreas en las que tu organización podría ser más vulnerable.

• Evaluaciones periódicas de riesgos: reevalúa periódicamente los perfiles de riesgo para tener en cuenta los cambios en el entorno de la empresa, las nuevas tecnologías y las amenazas emergentes.

• Métricas de rendimiento: sigue los indicadores clave de rendimiento (KPI), como las tasas de fraude, los coeficientes de contracargos y las tasas de falsos positivos, para medir la eficacia de las estrategias de gestión de riesgos e identificar las áreas de mejora.

• Marcos de identificación de riesgos: implementa marcos integrales que categoricen diferentes tipos de riesgos de pago: fraudulentos, operativos, sistémicos y relacionados con el cumplimiento de la normativa. Examina cada categoría de forma sistemática utilizando modelos basados en datos para identificar posibles vulnerabilidades.

• Análisis de redes: utiliza el análisis de redes para comprender las relaciones entre las diferentes entidades involucradas en el proceso de pago. Esto puede ayudar a identificar esquemas de fraude complejos que involucran a múltiples partes interconectadas, como la colusión o el lavado de dinero.

• Plataformas de inteligencia de amenazas: utiliza plataformas de inteligencia de amenazas que agreguen y analicen información sobre posibles amenazas de diversas fuentes. La inteligencia debe ser procesable y facilitar información específica sobre vectores, vulnerabilidades e indicadores de posibles intrusiones en una red o sistema operativo.

• Pruebas de simulación y estrés: realiza simulaciones y pruebas de estrés para evaluar cómo manejarían tus sistemas de pago escenarios extremos como fallas técnicas y ciberataques sofisticados. Estas pruebas ayudan a identificar posibles puntos de falla en los sistemas de hardware y software.

• Análisis de escenarios y evaluación de impacto: utiliza el análisis de escenarios para comprender el impacto de los diferentes eventos de riesgo. Crea escenarios detallados para los riesgos potenciales y modela su impacto financiero. Esto ayuda a priorizar los riesgos establecidos en función de su impacto potencial en la organización.

• Evaluación de la ciberseguridad: implementa sofisticadas herramientas de evaluación de la ciberseguridad que puedan evaluar la postura de seguridad de los sistemas de pago en tiempo real. Estas herramientas deben ser capaces de realizar evaluaciones de vulnerabilidades, pruebas de penetración e identificar vulnerabilidades del día cero.

Soluciones tecnológicas para gestionar los riesgos de pago

Los avances tecnológicos han revolucionado la forma en que las empresas gestionan los riesgos de pago, al proporcionar una gama de métodos sofisticados para detectar y mitigar posibles amenazas. Al seleccionar soluciones tecnológicas para la gestión de riesgos de pago, ten en cuenta los siguientes factores.

• Riesgos específicos: identifica los riesgos específicos a los que se enfrenta tu empresa.

• Escalabilidad: elige soluciones que puedan crecer con tu empresa.

• Integración: elige soluciones que puedas integrar fácilmente con tus sistemas y procesos existentes.

• Rentabilidad: evalúa el análisis costo-beneficio de diferentes soluciones para determinar si proporcionan un retorno positivo de la inversión.

• Experiencia de usuario: prioriza las soluciones que ofrezcan una experiencia fácil de usar para tus clientes.

A continuación, te ofrecemos un resumen de algunas de las principales soluciones tecnológicas y cómo mitigan el riesgo de pago.

Machine learning e inteligencia artificial

• Detección de fraude: los algoritmos de ML pueden analizar grandes conjuntos de datos de transacciones para identificar patrones y anomalías que indiquen fraude. Pueden adaptarse y evolucionar con el tiempo, adelantándose a la evolución de las tácticas de fraude.

• Puntuación de riesgo: los motores de puntuación de riesgo impulsados por IA pueden evaluar el nivel de riesgo de cada transacción en tiempo real, lo que permite la toma de decisiones instantánea y la autenticación adaptativa.

• Biometría del comportamiento: los algoritmos de ML pueden analizar los patrones de comportamiento del usuario (p. ej., velocidad de escritura, movimientos del mouse) para detectar anomalías que podrían indicar actividad fraudulenta.

Análisis y visualización de datos

• Plataformas de big data: las plataformas de big data permiten a las empresas recolectar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de transacciones de una variedad de fuentes, lo que proporciona información valiosa sobre patrones y tendencias de fraude.

• Visualización de datos: la visualización de datos a través de gráficos, tablas y Dashboard puede ayudar a identificar relaciones y patrones que podrían no ser evidentes en los datos sin procesar.

• Análisis de enlaces: el análisis de enlaces crea representaciones visuales de las relaciones entre las entidades (p. ej., transacciones, cuentas, dispositivos), lo que revela las conexiones y patrones ocultos que podrían indicar anillos fraude.

Monitoreo y toma de decisiones sobre transacciones en tiempo real

• Sistemas de detección de fraude en tiempo real: los sistemas de detección de fraude en tiempo real monitorean las transacciones en busca de actividades sospechosas, utilizando motores establecidos en reglas y modelos de machine learning para señalar posibles fraudes en tiempo real.

• Autenticación adaptativa: las soluciones de autenticación adaptativa ajustan el nivel de autenticación requerido establecido en el nivel de riesgo evaluado de cada transacción, de esta manera se minimiza la fricción para los usuarios legítimos sin comprometer la seguridad.

Tokenización y cifrado

• Tokenización: la tokenización reemplaza los datos confidenciales del titular de tarjeta con tokens únicos, lo que reduce el riesgo de filtraciones de datos y garantiza el cumplimiento de la normativa PCI DSS.

• Cifrado: El cifrado protege los datos en tránsito y en reposo, lo que los hace ilegibles para partes no autorizadas.

3D Secure 2.0

• Autenticación multicapa: 3D Secure 2.0 proporciona una capa adicional de seguridad para las transacciones en línea con tarjeta al requerir que los titulares de tarjetas se autentiquen mediante una variedad de métodos (por ejemplo, OTP, autenticación biométrica).

• Autenticación establecida en riesgos: 3D Secure 2.0 permite a las empresas compartir más datos con los emisores, lo que les permite realizar mejores evaluaciones de riesgos y aplicar los desafíos de autenticación adecuados.

Autenticación biométrica

• Autenticación segura: tecnologías como el reconocimiento facial, de huellas o el escaneo del iris ofrecen una forma conveniente de autenticar usuarios, lo que reduce el riesgo de fraude y apropiación de cuentas.
  

Tecnología de cadena de bloques

• Transparencia en los pagos: la naturaleza descentralizada e inmutable de la cadena de bloques se puede utilizar para mejorar la seguridad, la trazabilidad y la transparencia en los sistemas de pago.

• Contratos inteligentes: estos contratos autoejecutables pueden automatizar los procesos de pago y reducir el riesgo de errores y disputas.

Plataformas de inteligencia de amenazas

• Información sobre amenazas en tiempo real: las plataformas de inteligencia de amenazas en tiempo real proporcionan información actualizada sobre las amenazas emergentes, los patrones de ataque y las vulnerabilidades.

• Colaboración en ciberseguridad: facilitan el intercambio de información entre organizaciones, de esta forma crean una defensa colectiva contra las amenazas cibernéticas.

Prácticas recomendadas para minimizar fraudes en los pagos

Minimizar el fraude en los pagos en un entorno de alto riesgo requiere una combinación de tecnología avanzada y supervisión humana. Estas son algunas prácticas recomendadas para reducir el riesgo de fraude en los pagos.

• Sistemas de detección de fraude multicapa: emplea un sistema de detección de fraude multicapa que incluya una combinación de sistemas establecidos en reglas, detección de anomalías, machine learning e inteligencia artificial. Cada capa se centra en diferentes aspectos del fraude y, cuando se combinan, proporciona un escudo completo contra las actividades fraudulentas.

• Análisis de comportamiento: utiliza el análisis de comportamiento para perfilar cómo los usuarios suelen interactuar con tus sistemas y detectar desviaciones de su comportamiento normal. Esto podría incluir el análisis de la velocidad de escritura, patrones de transacciones, hábitos de navegación y cambios en la orientación del dispositivo.

• Medidas de verificación: implementa procesos de verificación sólidos como la autenticación de dos factores, la biometría (p. ej., huellas dactilares, reconocimiento facial) y certificados digitales. Aplica estas medidas no solo en el punto de inicio de sesión, sino también esporádicamente a lo largo de una sesión, en especial antes de autorizar transacciones de alto valor.

• Tokenización y cifrado: Protege los datos con estándares avanzados de cifrados tanto en reposo como en tránsito. Usa tokenización para reemplazar elementos sensibles de datos por equivalentes no sensibles que no sirven si son interceptados.

• Supervisión de transacciones en tiempo real: supervisa las transacciones en tiempo real para identificar actividades sospechosas y responder de inmediato. Configura alertas del sistema para detectar tamaños, frecuencias o patrones geográficos inusuales de transacciones que podrían indicar fraude.

• Análisis de enlaces: implementa el análisis de enlaces para visualizar y comprender las conexiones entre los puntos de datos. Esto puede revelar relaciones y patrones ocultos entre transacciones y cuentas que podrían sugerir redes de fraude organizado.

• Actualizaciones en el cumplimiento de la normativa: mantente actualizado con las últimas normativas y estándares como la PCI DSS, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y las leyes contra el lavado de dinero (AML). Realiza capacitaciones y auditorías periódicas para confirmar que todos los sistemas y procesos cumplan con la normativa.

• Postura de ciberseguridad avanzada: mantén una postura de ciberseguridad de alto nivel con evaluaciones periódicas de seguridad, pruebas de penetración y escaneos de vulnerabilidad. Emplea sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) para agregar y analizar datos de diferentes fuentes y detectar posibles incidentes de seguridad.

Cumplimiento de la normativa sobre gestión de riesgos de pago

Existen muchas leyes y normas que rigen la práctica de la gestión de riesgos de pago, y cada una está diseñada para proteger a los consumidores, las empresas y el sistema financiero del fraude, el lavado de dinero y otras actividades ilícitas. Estas son las directivas del sector, legales y regulatorias clave que afectan la gestión de riesgos de pago.

• Standard de seguridad de datos del sector de las tarjetas de pago (PCI DSS): este Standard mundial exige requisitos de seguridad para las organizaciones que manejan datos de titulares de tarjetas. El propósito es prevenir filtraciones de datos y fraude. El cumplimiento de la normativa implica el almacenamiento, transmisión y procesamiento seguros de datos de tarjetas, la gestión de vulnerabilidades y pruebas periódicas.

• Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): este reglamento de la Unión Europea protege la privacidad y los datos personales de las personas e impacta en la forma en que las empresas recolectan, almacenan y procesan la información de los clientes. El cumplimiento de la normativa implica obtener el consentimiento del cliente, garantizar la seguridad de los datos y otorgar a las personas derechos de acceso y control de sus datos.

• Directiva sobre servicios de pago (PSD2) revisada: esta normativa europea protege a los consumidores, promueve la innovación y aumenta la seguridad en el mercado de pagos. Exige la Autenticación reforzada de clientes (SCA) para las transacciones en línea, las iniciativas de banca abierta y los requisitos de seguridad más estrictos para los proveedores de servicios de pago.

• Regulaciones contra el lavado de dinero (AML) y el financiamiento del terrorismo (CTF): estas regulaciones requieren que las empresas implementen ciertas medidas para prevenir y detectar el lavado de dinero y las actividades de financiamiento del terrorismo. El cumplimiento de la normativa implica diligencia debida del cliente, monitoreo de transacciones, informes de actividades sospechosas y evaluación de riesgos.

• Normativa conozca a su cliente (KYC) y conozca a su empresa (KYB): estas regulaciones ordenan que las empresas verifiquen la identidad y evalúen el perfil de riesgo de sus clientes y socios comerciales para prevenir fraudes y delitos financieros. El cumplimiento de la normativa implica recopilar y verificar la información del cliente, participar en un monitoreo continuo e informar actividades sospechosas.

• Ley de la Comisión Federal de Comercio (FTC): en los EE. UU., la Ley FTC prohíbe los actos o prácticas injustos o engañosos que afecten al comercio, lo que incluye las actividades fraudulentas y engañosas relacionadas con los pagos.

Para cumplir con estas leyes y normativas, las empresas deben invertir en recursos, tecnología y personal, y a menudo deben ajustar sus procesos y políticas. Si bien estos costos y cambios operativos pueden crear dificultades, el cumplimiento de la normativa también puede mejorar la seguridad, reducir los riesgos de fraude y generar una mayor confianza en los consumidores.