La prevención de fraude minorista comienza con la comprensión de cómo el fraude ataca los sistemas de pago y de devoluciones de las empresas, desde el proceso de compra hasta el reembolso. Las políticas de devolución ayudan a generar confianza en los clientes, y los derechos de disputa protegen a los titulares de tarjeta. El fraude explota ambos. Pero en 2025, el 44 % de las instituciones de EE. UU. y Canadá dependían principalmente o en su totalidad de procesos manuales para hacer frente al fraude. Esto puede dificultar la detección de tipos de fraude sofisticados y emergentes.

A continuación, analizaremos las categorías de fraude que más afectan a las empresas minoristas, cómo las empresas identifican el fraude en los datos de las transacciones y qué controles reducen la exposición en los canales de Internet y físicos.

Conclusiones clave

• El fraude minorista abarca el fraude con tarjeta no presente (CNP), el abuso de devoluciones y el fraude amistoso. Cada tipo tiene patrones distintos que requieren enfoques de detección diferentes.

• La detección de fraude minorista eficaz combina el comportamiento del pedido, los datos del dispositivo y el historial de transacciones. Ninguna señal por sí sola es fiable.

• Los minoristas omnicanal se enfrentan a una exposición única. Los patrones de fraude que se originan por Internet a menudo aparecen en las tiendas físicas.

Qué es el fraude minorista

El fraude minorista es el robo que ocurre a través de los sistemas de pago y de devoluciones de los que dependen las empresas. Ese fraude abarca una variedad de métodos, físicos y por Internet, que los actores fraudulentos utilizan para obtener bienes, servicios o fondos de una empresa minorista.

Cuáles son los tipos comunes de fraude en el comercio minorista

El fraude minorista aparece en diferentes partes del ciclo de vida de la compra. Cada tipo involucra a diferentes actores y requiere una respuesta diferente:

• Fraude con tarjeta no presente (CNP): Consiste en utilizar credenciales de pago robadas para completar una compra sin la tarjeta física. Los datos de las tarjetas robadas se obtienen a través de filtraciones, suplantación de identidad (phishing) o mercados de la web oscura, y luego se utilizan para hacer pedidos antes de que el titular de tarjeta legítimo se dé cuenta.

• Ataques a números de identificación bancaria (BIN): Consiste en probar miles de combinaciones de números de tarjetas en el proceso de compra de una empresa con un script automatizado para buscar números válidos. La empresa asume las tarifas de autorización por cada intento, y un acierto exitoso resulta en un pedido fraudulento que a menudo desencadena un contracargo.

• Wardrobing: Consiste en comprar artículos (normalmente ropa, aparatos electrónicos o herramientas) con la intención de utilizarlos brevemente y devolverlos para obtener un reembolso completo. A menudo, esto deja a la empresa con mercancía que no se puede revender a precio completo.

• Fraude de recibos: Consiste en devolver mercancía con un recibo fraudulento o alterado para solicitar un reembolso superior al precio de compra.

• Esquemas de reembolso sin devolución: Consiste en afirmar que un artículo nunca llegó o llegó dañado para obtener un reembolso mientras te quedas con la mercancía.

• Fraude amistoso: Disputar un cargo legítimo con el emisor de la tarjeta y afirmar que la transacción no estaba autorizada o que el artículo nunca llegó. Esto desencadena un contracargo a pesar de que el pedido sea auténtico.

Cómo detectan los patrones de fraude los minoristas

La detección de fraude minorista implica cruzar varias señales. De forma individual, estas señales podrían explicarse, pero de forma colectiva apuntan a un riesgo elevado.

Estos factores son los que más importan:

• Velocidad de los pedidos: Varios pedidos que se hacen en rápida sucesión desde el mismo dispositivo o dirección de protocolo de Internet (IP) o a la misma dirección de envío.

• Falta de coincidencia entre envío y facturación: Un pedido en el que la dirección de facturación y la dirección de envío están en estados o países diferentes. Esto justifica una revisión más detallada cuando la dirección de envío es un transitario o un servicio de reenvío que oculta el destino final.

• Señales del dispositivo: El tipo de navegador, el sistema operativo y la huella del dispositivo revelan si un pedido proviene de un dispositivo conocido asociado con la cuenta o de un entorno desconocido. Los pedidos hechos a través de redes privadas virtuales (VPN) aparecen en ubicaciones geográficas que no concuerdan con el historial del titular de tarjeta.

• Antigüedad del correo electrónico y de la cuenta: Un cliente primerizo con una cuenta creada minutos antes que hace un pedido de alto valor, o una cuenta creada con una dirección de correo electrónico desechable (cadenas de caracteres aleatorios o direcciones de servicios de correo electrónico desechables).

• Historial de devoluciones: Un cliente con una tasa de devolución inusualmente alta, particularmente en las mismas categorías de productos. Esta señal es especialmente relevante para el fraude de devoluciones y los esquemas de reembolso sin devolución.

Qué estrategias de prevención de fraude minorista deben utilizar las empresas

La prevención de fraude minorista eficaz funciona en tres niveles: antes de la autorización, después de hacer el pedido y en el mostrador de devoluciones. Ningún control por sí solo abarca los tres, pero el uso conjunto de estos métodos puede crear un nivel de protección:

• Servicio de verificación de la dirección (AVS): Las verificaciones del AVS comparan la dirección de facturación proporcionada en el proceso de compra con la dirección registrada con el emisor de la tarjeta. Ni las verificaciones del AVS ni las del valor de verificación de la tarjeta (CVV) son infalibles (los datos robados de las tarjetas a menudo incluyen direcciones de facturación y números CVV), pero ambas aumentan el costo y la complejidad del fraude CNP.

• 3D Secure (3DS): 3DS agrega un nivel de autenticación para las transacciones CNP. Cuando una transacción se marca como de alto riesgo, el 3DS enruta al titular de tarjeta por un paso de verificación con su banco. Por lo general, traslada la responsabilidad de las transacciones fraudulentas de la empresa al emisor de la tarjeta.

• Colas de revisión posteriores al pedido: Los pedidos de alto riesgo deben enrutarse a una cola de revisión manual antes de la gestión logística, no después. Define los criterios de forma clara (p. ej., pedidos que superan un valor específico, clientes primerizos que piden varias unidades del mismo artículo de alto valor, direcciones de envío y de facturación que no coinciden) y asigna personal a la cola que comprenda cómo es el fraude en tu categoría de productos.

• Aplicación de la política de devoluciones: Requerir un recibo, limitar el período de devolución y marcar las cuentas con altas tasas de devolución son controles eficaces. Hacer un seguimiento de las devoluciones a nivel del cliente en todos los canales es importante para los abusos de gran volumen; un cliente que ha devuelto 15 de sus últimas 20 compras tiene un perfil de riesgo diferente al de un cliente que hace una devolución por primera vez.

Cómo cambia el riesgo de fraude en el comercio minorista omnicanal

Los minoristas omnicanal se enfrentan a una exposición al fraude que las empresas exclusivamente por Internet y exclusivamente físicas no tienen. Cuando operas en ambos canales, los patrones de fraude que comienzan en un entorno suelen resolverse en otro.

A continuación, se muestran algunos ejemplos:

• Comprar por Internet y devolver en la tienda (BORIS): Un actor fraudulento hace un pedido por Internet utilizando credenciales robadas y luego devuelve la mercancía en la tienda a cambio de efectivo o crédito de la tienda. El empleado de la tienda ve un registro de la transacción y una solicitud de devolución, pero la compra original fue fraudulenta. Si tus sistemas de Internet y físicos no comparten datos en tiempo real, es probable que la devolución se procese antes de que se alerte sobre el fraude.

• Comprar por Internet y retirar en la tienda (BOPIS): Los pedidos fraudulentos que se hacen por Internet para retirar en la tienda pueden permitir que los actores fraudulentos recojan la mercancía antes de que las revisiones de fraude puedan alertar sobre el pedido. Los pedidos BOPIS de alto valor para el mismo día justifican el mismo escrutinio que los pedidos por Internet con envío rápido.

• Datos de clientes fragmentados: Los controles de fraude coherentes en todos los canales requieren datos de clientes unificados. Si tu sistema de puntos de venta y tus plataformas de comercio electrónico no comparten el historial de compras y devoluciones a nivel de cuenta, estás ejecutando dos sistemas de prevención de fraude separados con una brecha que permite el fraude.

Cómo ayudan las herramientas de prevención de fraude a las empresas minoristas

En lugar de revisar cada pedido con una lista de verificación, un sistema de detección de fraude evalúa las transacciones en tiempo real en función de cientos de señales. El sistema utiliza un modelo de machine learning entrenado con datos de transacciones de distintas empresas para calificar cada pago. De este modo, una tarjeta que haya aparecido en transacciones fraudulentas en otras empresas tendrá una puntuación de riesgo elevada antes de llegar a tu proceso de compra. La herramienta de prevención de fraude enruta los pedidos de alto riesgo para que se revisen o los rechaza automáticamente.

Se pueden crear reglas personalizadas para el riesgo específico del comercio minorista además de la base de un modelo de machine learning. Una empresa que vende productos electrónicos de consumo puede marcar pedidos que se envían a transitarios, pedidos que superan un determinado valor de cuentas creadas en las últimas 24 horas o pedidos en los que se ha utilizado la misma tarjeta en varias cuentas. La empresa puede actualizar esas reglas a medida que cambian los patrones de fraude.

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 situaciones de fraude específicas 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.

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