El abuso de reembolsos es cualquier intento de un cliente de explotar la política de reembolso de una empresa para obtener dinero o bienes de forma injusta. Los minoristas estimaron que el 15.8 % de sus ventas anuales se devolverían en 2025, por un total de $849,900,000,000. Aunque el abuso de reembolsos les cuesta a los minoristas, no siempre recibe la misma atención que otros tipos de fraude. Esto se debe en parte a que el abuso de reembolsos se oculta dentro de un proceso que debería ayudar a los clientes. También se debe a que las señales del abuso de reembolsos están dispersas en sistemas que no siempre se comunican entre sí, por lo que puede ser difícil detectarlo y frenarlo.

A continuación, explicamos cómo funciona el abuso de reembolsos, cómo identificar patrones y señales de alerta, y qué controles pueden detectar el abuso sin perjudicar a los clientes legítimos.

Aspectos destacados

• El abuso de reembolsos evita las redes de tarjeta. Sin visibilidad deliberada entre sistemas, es posible que tu equipo antifraude nunca lo detecte.

• Una señal común y confiable del abuso de reembolsos son los patrones de comportamiento repetidos en cuentas que comparten infraestructura, atributos de identidad o huellas de dispositivos.

• Una mitigación eficaz incluye múltiples controles, que pueden comprender reglas de umbral, detección de anomalías y restricciones para los abusadores confirmados.

¿Qué es el abuso de reembolsos?

El abuso de reembolsos es la explotación sistemática del proceso de reembolso o devolución de una empresa para extraer dinero o bienes de forma ilegítima. Si alguien obtiene un reembolso alegando que un producto nunca llegó cuando en realidad sí lo hizo, eso es abuso de reembolsos. También es abuso de reembolsos si alguien recibe un reembolso por devolver una caja vacía, un artículo falsificado o un vestido usado que compró solo para ponérselo una vez.

¿En qué se diferencia el abuso de reembolsos del fraude por contracargo?

El abuso de reembolsos y el fraude por contracargo están relacionados, pero son distintos. El fraude por contracargo ocurre cuando un titular de tarjeta disputa una transacción legítima ante el banco, lo que inicia un proceso formal de disputa. El cargo se revierte a nivel de la red y la empresa pierde el importe de la transacción más una comisión por disputa, a menos que impugne con éxito la reclamación con evidencia.

El abuso de reembolsos evita al banco y a la red de tarjeta. En cambio, quien abusa del sistema de reembolsos extrae dinero a través del flujo de trabajo habitual de reembolsos de la empresa. No existe un proceso formal externo, lo que significa que, a menudo, no queda ningún registro de nada inusual.

Por eso, tu tasa de contracargos no te dirá nada sobre tu tasa de abuso de reembolsos. Y como las reclamaciones de reembolso suelen gestionarlas los operadores de atención al cliente, es posible que tu equipo antifraude no detecte el abuso de reembolsos, a menos que haya un proceso de mitigación deliberado en marcha.

¿Cuáles son los patrones comunes de abuso de reembolsos?

Vale la pena aprender a reconocer algunos tipos comunes de abuso de reembolsos.

Estos son los principales patrones:

• Devoluciones de caja vacía o cambio de partida: ocurren cuando el cliente que solicita un reembolso devuelve el empaque sin nada dentro o sustituye el artículo recibido por una versión dañada o falsificada. Es común en electrónica de consumo y ropa.

• Wardrobing: en este tipo de abuso, se compran partidas (por lo general, ropa, pero también herramientas y equipos), se usan y se devuelven dentro del plazo de reembolso. La partida regresa en condición técnicamente apta para devolución, pero, a menudo, no se puede revender a su valor completo o no se puede revender en absoluto.

• Reclamaciones de entrega falsas: con las reclamaciones de entrega falsas, el artículo se envió según lo previsto, pero el cliente afirma que nunca llegó. Estas reclamaciones pueden ser difíciles de disputar de forma individual debido al alto volumen de envíos.

• Ciclos de reembolso entre cuentas: quien comete este tipo de abuso crea múltiples cuentas y repite el mismo patrón en todas ellas para mantenerse por debajo de los límites por cuenta. Algunas operaciones de ciclos de reembolso involucran equipos organizados que mantienen la separación entre cuentas trabajando con proxies y números de tarjetas virtuales.

• Explotación de lagunas en las políticas: en este caso, alguien lee tu política con detenimiento en busca de casos límite (p. ej., envío de devolución gratuito sin mínimo, aprobación automatizada de reembolsos por debajo de cierto umbral, crédito en tienda instantáneo sin inspección). Estos abusadores suelen tener múltiples cuentas para ejecutar el engaño de forma reiterada.

• Colusión con empleados o servicios de envío: el abuso de reembolsos puede involucrar a empleados que aprueban deliberadamente reclamaciones que no deberían o a empleados de servicios de envío que marcan paquetes como no entregados cuando sí lo fueron. El fraude en devoluciones con colusión de empleados representó el 39 % de los abusos de reembolsos de minoristas en 2024.

¿Cuáles son las señales comunes del abuso de reembolsos?

Ciertas señales que ocurren de forma conjunta apuntan al abuso de reembolsos y esto es especialmente cierto si se repiten.

Ten cuidado con lo siguiente:

• Múltiples cuentas que comparten infraestructura: si los dominios de correo electrónico, las direcciones de envío, las huellas de dispositivos o los métodos de pago se comparten entre cuentas aparentemente distintas, eso podría ser una señal de abuso de reembolsos.

• Frecuencia de reembolsos anormal: si la tasa de reembolso de un cliente o cohorte determinada está muy por encima del valor de referencia de tu categoría, vale la pena investigarlo. Una devolución en 10 pedidos podría ser normal; cinco devoluciones en seis pedidos merece un análisis más detallado.

• Reclamaciones de artículos de alto valor o difíciles de verificar: en general, el abuso de reembolsos se concentra en categorías de productos en las que las partidas son costosas y su estado es difícil de evaluar de forma remota.

• Reclamaciones de reembolso cronometradas según los límites de la política: las reclamaciones que llegan en el límite máximo del período de devolución podrían indicar que alguien está jugando con el sistema.

• Señales de red y dispositivo: los pedidos realizados a través de redes privadas virtuales (VPN), proxies, direcciones de Protocolo de Internet (IP) asociadas a abusos anteriores o huellas de dispositivos compartidas entre múltiples cuentas podrían indicar el tipo de enmascaramiento de identidad que usan las operaciones de abuso organizado.

• Direcciones de envío vinculadas a servicios de reenvío: los operadores de carga y las direcciones de reenvío suelen asociarse con el abuso de reembolsos.

¿Cómo debe una empresa construir un marco de mitigación en capas para el abuso de reembolsos?

Para mitigar el abuso de reembolsos, implementa múltiples controles que detecten cada uno cosas diferentes. El objetivo es hacer que el abuso sea lo suficientemente difícil como para que deje de ser rentable.

Esto es lo que debes implementar:

• Reglas de umbral: marca cualquier cuenta que presente más de tres reclamaciones de reembolso en 90 días o que solicite reembolsos por un total superior a un porcentaje definido de todas sus compras. Estas reglas marcan posibles abusos de reembolsos para revisión.

• Detección de anomalías: la detección de anomalías se sitúa por encima de las reglas de umbral. Este proceso analiza el comportamiento de reembolso en relación con los valores de referencia de la cohorte, lo que te permite comparar con una distribución de referencia y entender qué es verdaderamente anómalo. Por ejemplo, una cuenta con una tasa de reembolso del 40 % resulta más sospechosa si la tasa de reembolso de referencia de la categoría es del 8 %.

• Vinculación de identidad: la vinculación de identidad te permite conectar puntos entre cuentas al comparar huellas de dispositivos, direcciones IP, patrones de correo electrónico, direcciones de envío e instrumentos de pago. Las cuentas que comparten infraestructura, pero que se crearon con nombres diferentes, podrían ser fraudulentas. Stripe Radar realiza parte de esta vinculación de identidad usando señales de toda la red de Stripe, por lo que puede identificar patrones que los datos de una sola empresa no mostrarían por sí solos.

• Revisiones basadas en riesgo: crea una cola de revisión gestionada por personas para las reclamaciones sospechosas. Por ejemplo, un reembolso de $12 de un cliente nuevo sin señales de alerta puede aprobarse de forma automática. Pero si una reclamación de $300 proviene de una cuenta con tres reembolsos previos que comparte una huella de dispositivo con dos cuentas marcadas, debe ir a la cola de revisión.

• Restricciones progresivas: si una cuenta comete abuso en las devoluciones, rechazar la reclamación actual no es suficiente. Esa cuenta, y cualquier cuenta vinculada, debe quedar restringida en el futuro. Las restricciones pueden incluir exigir evidencia fotográfica para las devoluciones, eliminar el acceso a opciones de reembolso inmediato o marcar los pedidos para revisión manual.

¿Cómo equilibrar los controles contra el abuso de reembolsos con la experiencia del cliente?

Si los controles contra el fraude son demasiado amplios o estrictos, podrías ir demasiado lejos y empezar a rechazar solicitudes de reembolso de clientes legítimos. Es importante encontrar el equilibrio adecuado.

Esto es lo que debes hacer:

• Segmentar por riesgo: el proceso de reembolso no debe ser idéntico en todos los niveles de riesgo. Los clientes de bajo riesgo deben tener un proceso de devolución rápido y sencillo. Las señales de alto riesgo deben derivar en pasos adicionales, como documentación fotográfica, períodos de revisión más largos o aprobación manual.

• Comunicar con claridad: cuando pidas a los clientes documentación adicional, sé transparente y guíalos por el proceso con rapidez. Las denegaciones poco claras o las demoras sin explicación son frustrantes y pueden causar daños duraderos.

• Asignar responsabilidad: en muchas organizaciones, el abuso de reembolsos cae en un vacío de responsabilidad entre los equipos antifraude y de atención al cliente. Los equipos antifraude se enfocan en el fraude de pagos, mientras que los equipos de atención al cliente tienen incentivos para resolver siniestros, no para identificarlos. El abuso de reembolsos necesita un titular con visibilidad en ambos lados para que el servicio al cliente pueda seguir enfocándose en la satisfacción.

¿Qué métricas se pueden usar para hacer seguimiento del abuso de reembolsos?

Las métricas de abuso de reembolsos pueden ayudarte a monitorear la escala del problema, delimitarlo a segmentos específicos y ver qué tan bien funcionan tus soluciones.

Esto es lo que debes medir:

• Tasa de reembolso por cohorte: desglosa tu tasa general de reembolsos por antigüedad del cliente, canal de adquisición, categoría de producto y geografía. El abuso tiende a concentrarse en segmentos específicos.

• Tasa de reembolsadores reincidentes: determina qué porcentaje de las reclamaciones de reembolso proviene de clientes que han presentado más de una reclamación en los últimos 90 días. Este número, rastreado a lo largo del tiempo, te indica si los controles contra el abuso de reembolsos están funcionando.

• Tasa de falsos positivos: busca una tasa de falsos positivos baja. Toma un conjunto de reclamaciones marcadas y revísalas de forma manual para determinar con qué frecuencia estás rechazando o retrasando reclamaciones legítimas.

• Tasa de recuperación: determina qué porcentaje de los casos de fraude confirmados dio como resultado la recuperación de bienes o valor. Usa esto para evaluar la eficacia de tu respuesta al abuso de reembolsos tras la confirmación.

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 escenarios de fraude específicos 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 que Radar detecte y prevenga el fraude con precisión y ahorre 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 que Radar identifique transacciones de riesgo y reduzca 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.

Obtén más información sobre Stripe Radar o empieza hoy. Si te interesa obtener más información sobre la solución de Radar para el abuso de reembolsos, únete a nuestra lista de espera.