Una estrategia de gestión de riesgos de pago es un plan detallado que implementan las empresas para identificar, evaluar y mitigar los posibles riesgos asociados al proceso de pago. Estos riesgos incluyen el fraude, los contracargos, las filtraciones de datos, el incumplimiento de la normativa, las fallas operativas y las pérdidas financieras. El objetivo principal de una estrategia de gestión de riesgos de pago es proteger los intereses financieros y la reputación de una empresa, a la vez que se mantiene una experiencia de pago segura y fácil de usar para los clientes. Las fallas del sistema de pago pueden tener un impacto significativo en las empresas; por ejemplo, se estima que las interrupciones ponen en riesgo anualmente USD 44.4 mil millones en ventas de la industria minorista y hotelera de EE. UU.

A continuación, analizaremos 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 pago
  
• Cumplimiento de la normativa en torno a la gestión de riesgos de pago
  
• Cómo puede ayudar Stripe Radar
  

¿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 clientes. Estos son algunos riesgos de pago comunes de las transacciones digitales. 

Fraude

El fraude de pagos es el principal riesgo de las transacciones digitales. Puede aparecer de muchas formas, como las siguientes:

• Robo de identidad: Los estafadores roban datos personales para hacer 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 y datos de la tarjeta.

• Ingeniería social: Los estafadores manipulan a los particulares para obtener acceso a información confidencial o los engañan para que autoricen transacciones fraudulentas.

• Filtraciones de datos: Los hackers se infiltran en los sistemas y roban datos confidenciales de los clientes, incluida la información de pago, para hacer transacciones fraudulentas.

• Fraude con tarjeta no presente (CNP): Se refiere a las transacciones fraudulentas que ocurren sin la presencia física de la tarjeta. Es común en las compras en línea.

Contracargos

Los clientes pueden disputar las transacciones y solicitar un contracargo. Esto puede causar pérdidas financieras a las empresas y aumentar el gasto operativo, ya sea por fraude (p. ej., un cliente disputa una transacción real) o por motivos legítimos (p. ej., un cliente compró un producto que nunca se recibió).

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 la normativa

Las empresas deben cumplir normativas como el Estándar de seguridad de datos para la industria de tarjetas de pago (PCI DSS) para la seguridad de los datos y la Directiva de servicios de pago revisada (PSD2) para la Autenticación reforzada de clientes (SCA). El incumplimiento de la normativa podría resultar en multas y sanciones. Por el incumplimiento de PCI, por ejemplo, las multas pueden variar de USD 5000 a USD 100,000 al mes.

Amenazas emergentes

A medida que la tecnología se desarrolla, también lo hacen los riesgos. Están apareciendo nuevas amenazas, como el fraude de identidad sintética, que combina información real y fabricada para crear nuevas identidades ficticias, y las estafas de deepfake, que utilizan la IA para fabricar videos o audios de un usuario. Estas 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.

Detecta amenazas en tiempo real

• Detección de fraude avanzada: El Machine learning (ML) y la inteligencia artificial (IA) analizan los datos de la transacción. Estos sistemas deben entrenarse con grandes conjuntos de datos para detectar patrones sutiles y complejos de actividad fraudulenta que podrían eludir los sistemas basados en reglas más simples y estar diseñados para adaptarse a medida que los actores fraudulentos cambian sus tácticas.

• Análisis de comportamiento: El análisis de comportamiento rastrea cómo los usuarios interactúan habitualmente con tus sistemas. Esto podría incluir el momento o la frecuencia de las transacciones, las huellas digitales del dispositivo y la velocidad de escritura. Cualquier desviación de los patrones reconocidos se puede marcar para realizar una investigación adicional.

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

• Inteligencia de amenazas externas: Utiliza fuentes de inteligencia de amenazas de origen confiable, como bases de datos de vulneraciones, 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 manera proactiva los modelos de riesgo y las medidas de seguridad.

Protege los datos y el acceso

• Postura de ciberseguridad avanzada: Mantén una postura de ciberseguridad de alto nivel mediante evaluaciones de seguridad, pruebas de penetración y escaneos de vulnerabilidades de forma periódica. Emplea sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para agregar y analizar datos de diferentes fuentes y detectar posibles incidentes de seguridad.

• Tokenización y cifrado seguros: Los métodos de cifrado avanzados y la tokenización protegen los datos inactivos y en tránsito. La tokenización reemplaza los elementos de datos confidenciales por equivalentes no confidenciales, que se pueden almacenar de forma segura y usar sin exponer los valores de los datos.

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

• Medidas de ciberseguridad avanzadas: El modelado predictivo avanzado y las herramientas de cuantificación del riesgo cibernético demuestran el posible impacto financiero de los diferentes eventos cibernéticos y pueden orientar las inversiones proactivas en ciberseguridad.

Evalúa y monitorea el riesgo

• Evaluación de riesgos cuantitativa: El análisis de riesgos cuantitativo asigna valores numéricos a los diferentes factores de riesgo en función de su probabilidad y posible impacto. Esto ayuda a priorizar los recursos y se enfoca en los riesgos más urgentes.

• Evaluación de riesgos cualitativa: El análisis de riesgos cualitativo considera factores como el daño a la reputación asociado a un riesgo particular, la posibilidad de un escrutinio regulatorio y el impacto en la confianza del cliente.

• Escaneos y auditorías de cumplimiento de la normativa: Los escaneos y las auditorías de cumplimiento de la normativa garantizan que todos los sistemas de pago se adhieran a las regulaciones y los estándares pertinentes, así como a las políticas y los procedimientos internos.

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

• Tecnología regulatoria: Estas soluciones gestionan y automatizan el cumplimiento 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 costos y riesgos de cumplimiento de la normativa.

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

• Plataformas de gestión de riesgos integradas: Estas plataformas brindan una visión holística de los riesgos en toda la organización, correlacionan los diferentes tipos de riesgo y evalúan sus interdependencias.

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

• Actualizaciones de cumplimiento de la normativa: Mantente al día con las últimas regulaciones y estándares, como el PCI DSS, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y las leyes de AML. Realiza capacitaciones y auditorías periódicas para confirmar que todos los sistemas y procesos cumplan con la normativa.

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

• Evaluación comparativa del sector: Compara tu perfil de riesgo con los puntos de referencia del sector para identificar las áreas en las que tu organización podría ser más vulnerable.

• Evaluaciones de riesgo periódicas: Vuelve a evaluar de forma periódica los perfiles de riesgo para tener en cuenta los cambios en el entorno empresarial, las nuevas tecnologías y las amenazas emergentes.

• Métricas de rendimiento: Haz un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI), como las tasas de fraude, los índices de contracargo y las tasas de falsos positivos para medir la eficacia de las estrategias de gestión de riesgos e identificar áreas de mejora.

• Análisis de red: Utiliza el análisis de red 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 y 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 proporcionar información específica sobre los vectores, las vulnerabilidades y los indicadores de posibles intrusiones en una red o sistema operativo.

Soluciones tecnológicas para gestionar los riesgos de pago

Los avances tecnológicos han cambiado la forma en que las empresas gestionan los riesgos de pago, al proporcionar una serie de métodos sofisticados para mitigar las posibles amenazas. Cuando selecciones 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 a tus sistemas y procesos existentes.

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

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

Aquí te presentamos un resumen de algunas soluciones tecnológicas líderes y cómo mitigan el riesgo de pago. 

ML e IA

• 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 con el tiempo, para mantenerse un paso adelante de las nuevas tácticas de fraude.

• Calificación de riesgos: Los motores de calificación de riesgos 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.

• Seguimiento de la biometría de 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 puedan indicar una actividad fraudulenta.

Análisis y visualización de datos

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

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

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

Monitoreo y toma de decisiones sobre transacciones en tiempo real

• Sistemas de detección de fraude en tiempo real: Estos sistemas monitorean las transacciones en busca de actividades sospechosas y utilizan motores basados en reglas y modelos de ML para marcar un posible fraude en tiempo real.

• Autenticación adaptativa: Las soluciones de autenticación adaptativa ajustan el nivel de autenticación requerido según el nivel de riesgo evaluado para cada transacción, lo que 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 las partes no autorizadas.

3D Secure 2.0

• Autenticación de múltiples capas: 3D Secure 2.0 proporciona otra capa de seguridad para las transacciones en línea con tarjeta al requerir que los titulares de tarjetas se autentiquen a través de varios métodos (p. ej., contraseñas de un solo uso, autenticación biométrica).

• Autenticación basada en riesgos: Este protocolo 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: Las tecnologías como el reconocimiento facial o de huellas dactilares y el escaneo de iris ofrecen una manera conveniente de autenticar a los usuarios, lo que reduce el riesgo de fraude y de apropiación de cuenta.
  

Tecnología de Blockchain

• Transparencia de los pagos: La naturaleza descentralizada e inmutable de blockchain 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 de disputa.

Plataformas de inteligencia de amenazas

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

• Colaboración en ciberseguridad: Facilitan el intercambio de información entre organizaciones y crean una defensa colectiva contra las ciberamenazas.

Cumplimiento de la normativa sobre gestión de riesgos de pago

Existen muchas leyes y estándares que rigen la práctica de la gestión de riesgos de pago y cada uno está diseñado para proteger a los clientes, a las empresas y al sistema financiero del fraude, el lavado de dinero y otras actividades ilícitas. A continuación, se presentan las directivas legales, regulatorias y del sector clave que afectan la gestión de riesgos de pago:

• PCI DSS: Este estándar global exige requisitos de seguridad para las organizaciones que manejan datos del titular de tarjeta. Su objetivo es evitar las filtraciones de datos y el fraude. El cumplimiento de la normativa implica el almacenamiento, la transmisión y el procesamiento seguros de los datos de la tarjeta, la gestión de vulnerabilidades y la realización de pruebas periódicas.

• Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): Esta regulación de la UE protege la privacidad y los datos personales de los individuos y afecta la forma en que las empresas recopilan, almacenan y procesan la información del cliente. El cumplimiento de la normativa implica obtener el consentimiento del cliente, garantizar la seguridad de los datos y otorgar a los individuos el derecho a acceder a sus datos y controlarlos.

• Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA): En vigor desde enero de 2025, esta regulación de la UE aplica estándares de resiliencia operativa técnica en las entidades financieras y sus importantes proveedores de servicios de tecnología de la información y la comunicación (TIC). El cumplimiento de la normativa incluye estrictos controles de riesgo de proveedores externos, pruebas de resiliencia digital y la notificación rápida de incidentes.

• PSD2: Esta regulación de la UE protege a los clientes, promueve la mejora 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 requisitos de seguridad más estrictos para los proveedores de servicios de pagos.

• AML y la lucha contra el financiamiento del terrorismo (CFT): Estas regulaciones exigen que las empresas implementen ciertas medidas para evitar el lavado de dinero y las actividades de financiamiento del terrorismo. El cumplimiento de la normativa implica la diligencia debida del cliente, el monitoreo de la transacción, el reporte de actividades sospechosas y la evaluación de riesgos.

• Know Your Customer (KYC) y Know Your Business (KYB): Estas regulaciones exigen que las empresas verifiquen las identidades y evalúen los perfiles de riesgo de sus clientes y socios comerciales para evitar el fraude y los delitos financieros. El cumplimiento de la normativa implica recopilar y verificar la información del cliente, participar en un monitoreo continuo y reportar actividades sospechosas.

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

• Regulaciones de privacidad y ciberseguridad a nivel estatal: Más allá de las normas federales, los estados individuales de EE. UU. aplican marcos estrictos de ciberseguridad y privacidad de datos que afectan de forma directa el procesamiento de pagos y el manejo de los datos del cliente. Por ejemplo, la Ley de Privacidad del Consumidor de California otorga a los clientes amplios derechos sobre la recopilación y el almacenamiento de datos personales, mientras que la regulación 23 NYCRR Part 500 de Nueva York exige medidas como la autenticación multifactorial y plazos estrictos de notificación de incidentes.

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

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