Los pagos con tarjeta son el método de pago más adoptado en Japón. En los sitios de comercio electrónico, su tasa de uso representa el 80 % de todos los pagos. Esto indica su popularidad entre los clientes japoneses.

Aunque se espera que los pagos con tarjeta sigan creciendo, los casos de fraude de pagos también se han convertido en un problema grave. Como resultado, muchos clientes tienen dudas sobre la seguridad de los pagos con tarjeta.

Los esquemas y técnicas de fraude se han vuelto cada vez más sofisticados y difíciles de detectar utilizando sistemas convencionales. Por lo tanto, las contramedidas mediante sistemas de IA equipados con capacidades avanzadas de machine learning (ML) están atrayendo la atención.

En este artículo, explicamos por qué la IA es útil para detectar el fraude con tarjeta de crédito y cómo funciona la IA de detección de fraude. También exploramos las ventajas de implementar la IA y algunas consideraciones clave.

Conclusiones clave

• El fraude con tarjeta de crédito se vuelve más sofisticado cada año. Las medidas para combatirlo se han vuelto cada vez más difíciles de implementar. Por lo tanto, los sistemas de detección de fraude que emplean IA se han vuelto atractivos para las empresas.
  
• La detección de fraude mejorada por IA se produce mediante el análisis automático de patrones de transacción y la puntuación de los riesgos de fraude.
  
• Las ventajas de la IA para la detección de fraude incluyen la capacidad de detectar fraudes en tiempo real.
  
• Para mejorar la seguridad del sitio de comercio electrónico de una empresa, es importante llevar a cabo capacitaciones para los empleados sobre seguridad y establecer un marco interno sólido, además de depender de la tecnología de IA.
  
• Stripe Radar permite a las empresas implementar medidas de seguridad avanzadas utilizando machine learning (ML) que se adapta a los patrones de fraude en constante cambio.
  

¿Por qué es importante la IA para la detección del fraude con tarjetas de crédito?

En Japón hay disponibles muchas opciones de pago sin efectivo, como pagos con tarjeta de crédito, pagos con códigos de respuesta rápida (QR) y transferencias bancarias. Entre estas opciones, los pagos con tarjeta de crédito son muy versátiles y populares.

Dado que el fraude con tarjetas de crédito sigue aumentando en todo el mundo, el gobierno japonés ha desarrollado varias directrices, como la adopción obligatoria de 3D Secure 2.0. La implementación de sistemas de detección de fraude mejorados con IA es otra medida que se está estudiando. A continuación, describimos los motivos principales del creciente interés en ellos.

Fraude con tarjetas de crédito en Japón

Según la Asociación de Crédito al Consumidor de Japón (JCA), la pérdida económica total resultante del fraude con tarjetas de crédito en 2025 superó los 51.000 millones de ¥. Esta cifra representó más del doble que los 25.300 millones de ¥ de 2020. El despliegue de sistemas de detección de fraude de alta precisión que usan IA es importante para abordar esta situación.

El hallazgo más significativo en estos datos es que las pérdidas totales para el período de octubre a diciembre de 2025 ascendieron a 9390 millones de ¥. Esto supone un descenso significativo en comparación con el mismo período del año anterior (16.230 millones de ¥).

Esta diferencia podría deberse a un efecto sinérgico que resultó de la implementación obligatoria de 3D Secure 2.0, que estaba programada para finales de marzo de 2025. Si combinamos esto con la adopción generalizada de la IA para la detección de fraude, podemos ver los resultados de estos esfuerzos en los datos.

Fraude con tarjetas de crédito mediante IA

Las tramas fraudulentas perpetradas por terceros se han vuelto cada vez más complejas y sofisticadas debido al uso indebido de la IA. Esto dificulta garantizar la seguridad usando únicamente los sistemas convencionales basados en reglas.

Por ejemplo, la suplantación de identidad (phishing) es un tipo de trama de fraude que usa IA. Los agentes fraudulentos generan grandes cantidades de correos electrónicos falsos usando IA. Luego, usan los correos electrónicos para atraer a los destinatarios a sitios web falsos y así robar las contraseñas de las cuentas y la información de las tarjetas de crédito.

Con la suplantación de identidad (phishing), los agentes fraudulentos usan los nombres de organizaciones reales y los logotipos oficiales para engañar a los destinatarios y hacerles creer que los correos electrónicos son legítimos. Generan y envían al instante grandes cantidades de correos electrónicos falsos escritos en lenguaje natural. Por lo tanto, a los sistemas convencionales les resulta extremadamente difícil identificar estas estafas con precisión.

Es importante usar la detección de fraude con IA para contrarrestar las tramas que usan la IA para cometer un fraude. La tecnología de IA puede aprender sobre las tendencias de fraude en constante cambio en tiempo real y adaptarse de inmediato.

Aumento de titulares de tarjetas

Los pagos con tarjeta de crédito se han convertido en una parte indispensable de la vida cotidiana en Japón. Las tarjetas de crédito permiten a los clientes ganar puntos y millas, y también ofrecen pagos a plazos, pagos aplazados (revolving) y pagos de bonificaciones. Además, las tarjetas de crédito están ganando popularidad debido a su comodidad.

Sin embargo, a medida que aumenta la frecuencia de las transacciones con tarjeta por Internet, también lo hace el riesgo de que esa información quede expuesta. Una vez que la información se filtra, existe el riesgo de que se use de forma indebida en una reacción en cadena en innumerables sitios de comercio electrónico y otros lugares.

La detección de fraude con tarjetas de crédito usando IA está atrayendo un gran interés entre las empresas de comercio electrónico. Dado que es una medida defensiva capaz de detectar anomalías en tiempo real, incluso puede defenderse contra tramas que son difíciles de prevenir por motivos estructurales.

Cómo detecta la IA el fraude con tarjetas de crédito

A continuación, analizamos los diferentes mecanismos que usa la IA para detectar el fraude con tarjetas de crédito.

Reconocimiento de patrones

La IA de detección de fraude usa el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos de pagos e identificar automáticamente las tendencias de fraude. Esto le permite detectar transacciones sospechosas de forma rápida y precisa. También se adapta a las últimas tendencias de fraude, lo que le permite detectar nuevas tácticas que los sistemas convencionales basados en reglas suelen pasar por alto.

Al analizar determinados datos desde varias perspectivas, la IA puede identificar tramas fraudulentas. Los principales datos usados para el entrenamiento incluyen los siguientes:

• Importes de la transacción
  
• Fechas y horas de la transacción
  
• Ubicaciones de la transacción (p. ej., país, región, etc.)
  
• Terminales usados
  
• Información de la empresa
  
• Historial de navegación y compras pasadas
  

La IA de detección de fraude usa estos datos para crear modelos de IA que detectan anomalías, como compras inusuales o fraudulentas.

Por ejemplo, una tarjeta de crédito que suele usarse para pequeñas transacciones durante el día se usa a altas horas de la noche en un sitio web extranjero que vende artículos caros. La IA reconocerá al instante que se trata de un patrón anómalo.

Además, la precisión se puede mejorar en función de los comentarios de los resultados de la detección, y el rendimiento de la detección se puede mejorar aún más mediante el entrenamiento continuo en respuesta a tramas de fraude cada vez más sofisticadas.

Puntuación de riesgo de fraude

La IA de detección de fraude monitoriza los patrones de las transacciones desde todos los ángulos en tiempo real y evalúa (es decir, puntúa) cada transacción en función de esos patrones. En otras palabras, la IA analiza automáticamente varios datos (como los importes y las ubicaciones de las transacciones) cada vez que se procesa un pago. Luego, cuantifica el riesgo de fraude.

Si la puntuación supera el umbral, la IA determinará que existe un alto riesgo de fraude y bloqueará la transacción automáticamente o realizará una petición de autenticación adicional.

Aprendizaje de datos de todo el sector con IA multiinquilino

Un desafío importante de las tecnologías de IA convencionales es que se entrenan únicamente con datos de transacciones que poseen las empresas de tarjetas de crédito particulares. Esto les dificulta abordar la actividad fraudulenta que no han encontrado previamente. La IA multiinquilino implica una colaboración de todo el sector para analizar los datos de las transacciones. Se ha considerado una forma de superar este desafío.

Las empresas que adoptan la IA multiinquilino comparten datos fraudulentos entre sí y entrenan la IA de forma colaborativa. Por ejemplo, con la IA multiinquilino, si una empresa detecta nuevas tendencias de fraude, otras empresas pueden empezar a usar inmediatamente un modelo de IA que haya aprendido el patrón automáticamente.

Al trabajar juntos como sector y compartir información, los sistemas de IA pueden contrarrestar tramas fraudulentas complejas que las empresas particulares no podrían detectar por su cuenta.

Ventajas de la IA para la detección de fraude

Adoptar una IA de detección de fraude ofrece muchas ventajas.

Bloquear el fraude al instante

La mayor ventaja de implementar una IA de detección de fraude es que utiliza tecnología de IA avanzada para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real y las bloquea automáticamente. Esto permite evitar el fraude antes de que se complete la transacción.

Este tipo de función de bloqueo instantáneo en tiempo real y mejorada por IA es importante para proteger a los clientes y minimizar las pérdidas de beneficios provocadas por los contracargos.

Reducir la carga de trabajo operativa

La automatización del sistema puede reducir considerablemente la carga de trabajo asociada a la monitorización y detección. En el pasado, los operadores eran responsables de supervisar grandes cantidades de datos de transacciones para detectar el fraude. La excesiva carga de trabajo a menudo provocaba descuidos y creaba cuellos de botella.

La IA de detección de fraude puede funcionar de forma constante y supervisar todas las transacciones en tiempo real. Además, si se detecta una transacción con un alto riesgo de fraude a través de la puntuación, la IA envía inmediatamente una alerta. Por ello, los operadores ya no necesitan revisar cada una de las transacciones (incluidas las legítimas) como lo hacían en el pasado. En su lugar, pueden asignar sus recursos a verificar los casos que son difíciles de evaluar por la IA por sí sola y ofrecer un servicio de atención al cliente de alta calidad.

La IA de detección de fraude que utiliza el aprendizaje automático (ML) para mejorar continuamente la precisión de la detección también puede ayudar a reducir los falsos positivos (es decir, la identificación falsa de transacciones legítimas como fraudulentas). Esto puede reducir las cargas de trabajo y los costes asociados a la verificación manual y evitar que los clientes legítimos se vean afectados. Por lo tanto, también puede ayudar a las empresas a evitar la pérdida de oportunidades de venta.

Retener clientes

Las medidas de seguridad con IA de detección de fraude garantizan la seguridad del cliente, mejoran la fiabilidad de la empresa y fortalecen aún más la imagen de marca.

Proporcionar un entorno de pago en el que los clientes puedan usar sus tarjetas de crédito con confianza reduce su ansiedad y estrés durante el proceso de pago. También garantiza una experiencia de compra agradable, lo que contribuye directamente a la retención de clientes.

Retos de la IA para la detección de fraude

Los sistemas de detección de fraude mejorados por IA presentan algunos retos. Por lo tanto, se requiere precaución a la hora de implementarlos.

Oportunidades de venta perdidas

Incluso con una IA de detección de fraude de alta precisión, sigue habiendo casos en los que transacciones legítimas se marcan erróneamente como fraudulentas. Si el pago de un cliente valioso se marca como fraudulento, esto puede desanimarlo de hacer compras. Esto resulta en la pérdida de oportunidades de venta.

Al introducir la IA de detección de fraude, es importante establecer un umbral de detección razonable y verificar periódicamente la precisión del sistema.

Ausencia de detección de fraude exhaustiva

Aunque la IA de detección de fraude puede mejorar la seguridad de los sitios de comercio electrónico, es importante comprender que no puede prevenir perfectamente todos los casos de fraude. Habrá casos en los que no pueda contrarrestar por completo los sofisticados esquemas de fraude que siguen desarrollándose.

En lugar de depender únicamente de los sistemas de IA, es importante implementar medidas de seguridad (como 3D Secure 2.0) para el funcionamiento seguro de los sitios web. Las empresas también pueden centrarse en la capacitación de los empleados y establecer un sistema que permita al personal responsable tomar decisiones finales.

Decisiones de fraude poco claras

Incluso cuando la IA detecta fraude, puede producirse el fenómeno de la «caja negra de la IA». Esto significa que el fundamento de la decisión de la IA no está claro y los representantes de la empresa no pueden ofrecer una explicación. Si un representante no puede explicar claramente a un cliente valioso por qué su pago se marcó como fraudulento, es muy probable que la satisfacción del cliente disminuya.

La IA explicable (XAI) es una tecnología de IA que visualiza la base para la toma de decisiones y proporciona explicaciones. XAI ha atraído la atención mundial como solución a este reto.

En la UE, hay una tendencia creciente hacia el establecimiento de normas jurídicas específicas para la IA. Esto incluye el requisito jurídico en virtud de la Ley de Inteligencia Artificial de proporcionar explicaciones detrás de las decisiones de la IA. Se espera que se introduzcan regulaciones similares en Japón, lo que podría conducir a la adopción generalizada de la XAI.

Por lo tanto, al elegir la IA de detección de fraude, es importante elegir un sistema que proporcione explicaciones lógicas de cómo llegó a sus decisiones, que los humanos puedan entender.

Preguntas frecuentes

En esta sección, respondemos a las preguntas frecuentes sobre la IA para la detección del fraude con tarjeta de crédito en Japón.

Cómo puede ayudarte Stripe Radar

Stripe Radar utiliza modelos de IA, entrenados a partir de los datos de la red internacional de Stripe, para detectar y prevenir el fraude. Estos modelos se actualizan continuamente con las últimas tendencias de fraude para proteger a tu empresa frente a nuevas amenazas.

Stripe también ofrece Radar for Fraud Teams que permite a los usuarios añadir reglas personalizadas para hacer frente a situaciones de fraude específicas de sus empresas y acceder a información avanzada sobre fraudes.

Estos son algunos de los beneficios de trabajar con Radar:

• Evita las pérdidas por fraude: Stripe procesa más de 1,9 billones de dólares en pagos al año. Esta escala permite de forma única a Radar ayudar a detectar y prevenir fraudes, lo que te permite ahorrar dinero.

• Aumenta los ingresos: los modelos de IA de Radar se entrenan con datos reales sobre disputas, información de clientes, datos de navegación y mucho más. Esto permite a Radar identificar transacciones de riesgo y reducir los falsos positivos, lo que aumenta tus ingresos.

• Ahorra tiempo: Radar está integrado en Stripe y no requiere ninguna línea de código para su configuración. También puedes supervisar tu rendimiento en materia de fraude, escribir reglas y mucho más en una única plataforma, lo que aumenta la eficiencia.

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