Una estrategia de gestión del riesgo en los pagos es un plan integral que las empresas implementan para identificar, evaluar y mitigar los posibles riesgos asociados con el procesamiento de los pagos. Entre estos riesgos se incluyen el fraude, los contracargos, las filtraciones de datos, el incumplimiento de la normativa, los fallos operativos y las pérdidas económicas. El objetivo principal de una estrategia de gestión del riesgo en los pagos es proteger los intereses financieros y la reputación de una empresa, manteniendo al mismo tiempo una experiencia de pago segura y fácil de usar para los clientes. Más del 60 % de los fallos operativos en los sistemas de pago provocan pérdidas totales de al menos 1 millón de dólares, lo que demuestra lo importante que es para las empresas mitigar los riesgos en los pagos.

En esta guía se analizarán los componentes clave de una estrategia eficaz de gestión del riesgo en los pagos, las soluciones tecnológicas para gestionar el riesgo en los pagos y los requisitos de cumplimiento para la gestión del riesgo en los pagos.

¿De qué trata este artículo?

• ¿Cuáles son los riesgos en los pagos habituales en las transacciones digitales?
  
• Componentes clave de una estrategia eficaz de gestión del riesgo en los pagos
  
• Soluciones tecnológicas para gestionar el riesgo en los pagos
  
• Mejores prácticas para minimizar el fraude en los pagos
  
• Cumplimiento de la normativa en relación con la gestión del riesgo en los pagos
  

¿Cuáles son los riesgos en los pagos habituales en las transacciones digitales?

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

Fraude

El fraude en los pagos es el principal riesgo en las transacciones digitales. El fraude puede presentarse de muchas formas, como 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 que el titular de la cuenta lo sepa.

• Estafas de phishing: Los estafadores engañan a las víctimas para que revelen información confidencial, como contraseñas o datos de tarjetas.

• 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.

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

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

Contracargos

Los clientes pueden disputar transacciones y solicitar un contracargo. Esto puede resultar en pérdidas financieras y gastos operativos para las empresas.

Problemas técnicos

Los fallos técnicos o los fallos del sistema pueden interrumpir el procesamiento en los pagos y provocar retrasos, insatisfacción del cliente y posibles pérdidas de ingresos.

Cumplimiento de la normativa

Las empresas deben cumplir con normativas como el Estándar de seguridad de datos del sector de tarjetas de pago (PCI DSS) para la seguridad de los datos y la Directiva de servicios de pago (PSD2) revisada para la autenticación reforzada de clientes. El incumplimiento de la normativa podría dar lugar a multas y sanciones.

Amenazas emergentes

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

Riesgos de terceros

Las empresas a menudo dependen de procesadores de pagos y proveedores de servicios externos, lo que presenta riesgos potenciales relacionados con sus prácticas de seguridad y resistencia operativa.

Componentes clave de una estrategia eficaz de gestión del riesgo en los pagos

Para gestionar el riesgo en los pagos es necesario usar varios métodos interconectados. Aquí encontrarás un resumen de los métodos más comunes que componen una estrategia eficaz de gestión del riesgo en los pagos.

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

• Análisis del comportamiento: El análisis del comportamiento realiza un seguimiento de cómo los usuarios interactúan normalmente con sus sistemas. Cualquier desviación de estos patrones se puede marcar para una mayor investigación. Esto podría incluir el tiempo de las transacciones, la frecuencia, las huellas dactilares del dispositivo y la velocidad o los patrones de escritura.

• Análisis de datos en tiempo real: El análisis de datos en tiempo real evalúa el nivel de riesgo de cada transacción en función de los datos actuales e históricos. Estos sistemas deben incorporar reglas estáticas (p. ej., no realizar transacciones por encima de un cierto valor) y modelos dinámicos que se adapten a los patrones cambiantes de los datos.

• Tokenización y cifrado seguros: Los métodos avanzados de cifrado y tokenización protegen los datos en reposo 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 valores de datos.

• Gestión de accesos: 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 datos confidenciales y a los sistemas.

• 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 fraudulentos sofisticados que involucran a múltiples partes o ubicaciones.

• Tecnología regulatoria (RegTech): Las soluciones RegTech gestionan y automatizan el cumplimiento de la normativa financiera en distintas jurisdicciones. Estas soluciones pueden ayudar con la supervisión y los informes en tiempo real, reduciendo los riesgos y los costes del cumplimiento de la normativa.

• Medidas avanzadas de ciberseguridad: Las herramientas avanzadas de modelado predictivo y cuantificación de riesgos cibernéticos demuestran los posibles impactos financieros de diferentes eventos cibernéticos y pueden guiar las inversiones proactivas en ciberseguridad.

• Redes de colaboración: Las redes de colaboración del sector comparten información sobre las tendencias del fraude y las tácticas defensivas, y crean plataformas analíticas compartidas que pueden proporcionar acceso a un conjunto más amplio de datos.

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

• Modelos predictivos: los modelos predictivos pueden evaluar la probabilidad de fraude en el futuro en función de los datos históricos, los patrones de comportamiento y la inteligencia sobre amenazas externas, y marcar de manera proactiva las transacciones de alto riesgo para una mayor investigación.

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

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

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

Las siguientes tácticas pueden ayudar aún más a identificar y evaluar los riesgos en los pagos.

• Análisis interno de datos: Examina los datos históricos de transacciones en busca de patrones que indiquen fraude, como volúmenes de transacciones inusuales, picos en los contracargos o anomalías en el comportamiento del cliente. Usa algoritmos de aprendizaje automático para reconocer correlaciones y tendencias sutiles que podrían no ser evidentes mediante una revisión manual.

• Inteligencia de amenazas externas: Utiliza fuentes de inteligencia sobre amenazas procedentes de fuentes acreditadas para estar 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.

• Indicadores de referencia del sector: Compara tu perfil de riesgo con los indicadores de referencia del sector para reconocer las áreas en las que tu organización puede ser más vulnerable.

• Evaluaciones periódicas del riesgo: Vuelve a evaluar periódicamente 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 contracargos y las tasas de falsos positivos, para medir la eficacia de las estrategias de gestión de riesgos e identificar áreas de mejora.

• Marcos de identificación de riesgos: Implementa marcos integrales que clasifiquen los diferentes tipos de riesgos en los pagos: fraudulentos, operativos, sistémicos y relacionados con el cumplimiento de la normativa. Examina cada categoría sistemáticamente 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 varias 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 amenazas potenciales de diversas fuentes. La inteligencia debe ser procesable, proporcionando información específica sobre vectores, vulnerabilidades e indicadores de posibles intrusiones en una red o sistema operativo.

• Simulación y pruebas de estrés: Realiza simulaciones y pruebas de estrés para evaluar cómo tus sistemas de pago podrían manejar situaciones extremas, como fallos técnicos y ciberataques sofisticados. Estas pruebas ayudan a reconocer los puntos potenciales de fallo 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 ejemplifica su impacto financiero. Esto ayuda a priorizar los riesgos en función de su impacto potencial en la organización.

• Evaluación de la ciberseguridad: Implementa herramientas sofisticadas de evaluación de 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 vulnerabilidad, pruebas de penetración e identificar vulnerabilidades de día cero.

Soluciones tecnológicas para gestionar el riesgo en los pagos

Los avances tecnológicos han revolucionado la forma en que las empresas gestionan los riesgos en los pagos, al proporcionar una gama de métodos sofisticados para detectar y mitigar las posibles amenazas. A la hora de seleccionar soluciones tecnológicas para la gestión del riesgo en los pagos, hay que tener en cuenta los siguientes factores.

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

• Escalabilidad: Elige soluciones que puedan escalar con tu empresa.

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

• Rentabilidad: Evalúa el análisis de costes y beneficios de las distintas soluciones para determinar si proporcionan un retorno positivo de la inversión.

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

A continuación, presentamos un resumen de algunas de las principales soluciones tecnológicas y cómo mitigan el riesgo en los pagos.

Machine learning e inteligencia artificial

• Detección del fraude: Los algoritmos de machine learning pueden analizar grandes conjuntos de datos de transacciones para identificar patrones y anomalías que indiquen fraude. Pueden adaptarse y evolucionar con el tiempo, manteniéndose a la vanguardia de la evolución de las tácticas de fraude.

• Calificación de riesgo: Los motores de calificaión de riesgo impulsados por la IA pueden evaluar el nivel de riesgo de cada transacción en tiempo real, permitiendo una toma de decisiones instantánea y una autentificación adaptable.

• Biometría del comportamiento: Los algoritmos de ML pueden analizar los patrones de comportamiento de los usuarios (por ejemplo, la velocidad de escritura, los movimientos del ratón) para detectar anomalías que podrían indicar actividad fraudulenta.

Análisis y visualización de datos

• Plataformas de macrodatos: Las plataformas de macrodatos 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 tendencias de fraude.

• Visualización de datos: La visualización de datos a través de gráficos, tablas y paneles 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 entidades (p. ej., transacciones, cuentas, dispositivos), lo que revela conexiones y patrones ocultos que podrían indicar redes de fraude.

Control de las transacciones en tiempo real y toma de decisiones

• Sistemas de detección de fraude en tiempo real: Los sistemas de detección de fraude en tiempo real supervisan las transacciones en busca de actividades sospechosas y utilizan motores basados 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 en función del nivel de riesgo evaluado de cada transacción, lo que minimiza la fricción para los usuarios legítimos sin comprometer la seguridad.

Tokenización y cifrado

• Tokenización: La tokenización sustituye los datos confidenciales de los titulares de tarjeta por 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 multicapa: 3D Secure 2.0 proporciona un nivel adicional de seguridad para las transacciones con tarjetas en línea al requerir que los titulares de tarjetas se autentiquen a través de una variedad de métodos (p. ej., OTP, autenticación biométrica).

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

Autenticación biométrica

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

Tecnología blockchain

• Transparencia en 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 disputas.

Plataformas de inteligencia sobre amenazas:

• Información sobre amenazas en tiempo real: Las plataformas de inteligencia sobre 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, creando una defensa colectiva contra las amenazas cibernéticas.

Mejores prácticas para minimizar el fraude en los pagos

Para minimizar el fraude en los pagos en un entorno de alto riesgo, es necesaria una combinación de tecnología avanzada y supervisión humana. Estas son algunas de las mejores prácticas 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 basados en reglas, detección de anomalías, machine learning e inteligencia artificial. Cada capa se enfoca en diferentes aspectos del fraude y, cuando se combinan, proporcionan un escudo integral contra las actividades fraudulentas.

• Análisis del comportamiento: Utiliza el análisis del comportamiento para perfilar la forma en que los usuarios interactúan normalmente con sus sistemas y detectar desviaciones de su comportamiento normal. Esto podría incluir el análisis de la velocidad de escritura, los patrones de transacción, los hábitos de navegación y los cambios en la orientación del dispositivo.

• Medidas de verificación: Implementa procesos de verificación sólidos, como la autenticación en dos pasos, la biometría (p. ej., huellas dactilares, reconocimiento facial) y certificados digitales. Aplica estas medidas no solo en el momento del inicio de sesión, sino también de forma esporádica a lo largo de una sesión, especialmente antes de autorizar transacciones de alto valor.

• Tokenización y cifrado: Protege los datos con normas de cifrado avanzadas tanto en reposo como en tránsito. Utiliza la tokenización para reemplazar elementos de datos confidenciales con equivalentes no confidenciales que son inútiles si se interceptan.

• Supervisión de transacciones en tiempo real: Supervisa las transacciones en tiempo real para identificar y responder de inmediato a las actividades sospechosas. Configura alertas del sistema para transacciones de tamaño, frecuencias o patrones geográficos inusuales que puedan 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 organizadas.

• Actualizaciones de cumplimiento de la normativa: Mantente al día de las últimas normativas y reglamentaciones, como la normativa PCI DSS, el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD y las leyes contra el blanqueo de capitales (AML). Realiza periódicamente cursos de formación y auditorías para confirmar que todos los sistemas y procesos cumplen la normativa.

• Postura avanzada de ciberseguridad: Mantén una postura de ciberseguridad de alto nivel con evaluaciones periódicas de seguridad, pruebas de penetración y escaneos de vulnerabilidades. 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.

Cumplimiento de la normativa en relación con la gestión del riesgo en los pagos

Existen muchas leyes y normas que rigen la práctica de la gestión de riesgos en los pagos, y cada una de ellas está diseñada para proteger a los consumidores, las empresas y el sistema financiero del fraude, el blanqueo de dinero y otras actividades ilícitas. Aquí presentamos las principales directivas legales, normativas y del sector que afectan a la gestión de los riesgos en los pagos.

• Normativa de seguridad de datos del sector de tarjetas de pago (PCI DSS). Esta normativa internacional establece requisitos de seguridad para las organizaciones que manejan datos de titulares de tarjeta. El 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 las tarjetas, la gestión de vulnerabilidades y la realización de pruebas periódicas.

• Reglamento General de Protección de Datos (RGPD): Esta normativa de la Unión Europea protege la privacidad y los datos personales de las personas y afecta a la forma en que las empresas recopilan, 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 de servicios de pago revisada (PSD2): Esta normativa europea protege a los consumidores, promueve la innovación y aumenta la seguridad en el mercado de pagos. Establece la obligatoriedad de 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 pago.

• Normativa contra el blanqueo de capitales (AML) y la financiación del terrorismo (CTF): Esta normativa obliga a las empresas a aplicar determinadas medidas para prevenir y detectar actividades de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo. El cumplimiento de la normativa implica la diligencia debida con respecto a los clientes, la supervisión de las transacciones, la información sobre actividades sospechosas y la evaluación del riesgo.

• Normativas Conoce a tu cliente (KYC) y Conoce tu empresa (KYB): Estas normativas exigen que las empresas verifiquen la identidad y evalúen el perfil de riesgo de sus clientes y socios comerciales para prevenir el fraude y los delitos financieros. El cumplimiento de la normativa implica recopilar y verificar la información del cliente, llevar a cabo una supervisión continua y notificar actividades sospechosas.

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

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