Solo en EE. UU., los clientes denunciaron haber perdido más de 12.500 millones de dólares por fraude en 2024, lo que supone un aumento interanual del 25 %. El software de supervisión de transacciones financieras evalúa los pagos a medida que se producen, luego compara la puntuación de cada transacción con señales de riesgo y, cuando detecta algo sospechoso, genera acciones automatizadas. La mejor opción para tu empresa dependerá de tu grado de exposición al fraude, del volumen de transacciones y del nivel de control que necesites sobre la lógica de detección.

A continuación analizaremos cómo funcionan los sistemas automatizados de supervisión de transacciones, cómo se comparan y qué debes tener en cuenta al seleccionar uno.

Conclusiones clave

• El software de supervisión de transacciones evalúa los pagos en tiempo real, compara la puntuación de cada transacción con las señales de riesgo y genera acciones automatizadas cuando detecta una actividad sospechosa.

• El sistema adecuado dependerá de tu exposición al fraude, del volumen de transacciones y de los requisitos de integración, por lo que es importante evaluar las funciones de los proveedores detenidamente.

• Las herramientas de supervisión de transacciones que utilizan inteligencia artificial (IA) emplean modelos de machine learning (ML) formados en empresas de diversos sectores para detectar los patrones de fraude que los sistemas independientes podrían no percibir.

¿Qué es el software de supervisión de transacciones financieras?

El software de supervisión de transacciones financieras realiza un seguimiento de la actividad de los pagos en tiempo real y marca las transacciones que quedan fuera de los patrones previstos. Lo hace durante todo el flujo de pago, lo que incluye el período de tiempo que transcurre entre que un cliente inicia un pago y que el pago en cuestión se liquida o se bloquea.

¿Cómo funciona el software de supervisión de transacciones?

Los sistemas modernos de supervisión de transacciones constan de varios componentes interconectados que colaboran de manera conjunta para evaluar los pagos a medida que avanzan por tu pila. Por lo general, este es el modo en el que funcionan.

Ingesta de datos

Los programas de supervisión extraen los datos de las transacciones y los normalizan en un formato que el sistema pueda evaluar.

Puntuación de riesgo

A cada transacción se le asigna una puntuación que se basa en la medida en que coincide con patrones de fraude conocidos o se desvía del comportamiento previsto en relación con determinado cliente, tipo de empresa o método de pago.

Evaluación de reglas

El sistema ejecuta la transacción comparándola con un conjunto de condiciones predefinidas y marca cualquier elemento que active una regla.

Generación de alertas

Cuando una transacción supera un umbral de riesgo o activa una regla, el sistema genera una alerta, redirige la transacción para que se revise o lleva a cabo una acción automatizada como, por ejemplo, bloquear el pago o solicitar autenticación adicional.

Gestión de casos

Las transacciones marcadas se organizan en colas para que las revise un analista. Se adjuntan los datos de respaldo de manera que los equipos puedan tomar decisiones fundamentadas y rápidas sin tener que realizar búsquedas en distintos sistemas.

¿Qué capacidades debes evaluar en el software de monitorización de transacciones?

Cuando evalúas software de monitorización de transacciones, el conjunto de funciones importa menos que lo bien que se adaptan esas funciones a tu entorno de pagos. Las capacidades que vale la pena evaluar se dividen en unas cuantas categorías distintas.

Alertas en tiempo real

El sistema debe evaluar las transacciones y emitir una decisión antes de que el pago se liquide. La latencia es importante porque incluso una pequeña cantidad de tiempo de procesamiento adicional puede afectar a la conversión si se produce en el proceso de compra.

Personalización de reglas

Necesitas la capacidad de escribir, probar y ajustar tus propias reglas sin tener que esperar a un proveedor. Los patrones de fraude específicos de tu empresa no siempre estarán cubiertos por la lógica predeterminada del software. Y cuanto más rápido puedas responder a nuevos vectores de ataque, menor será tu nivel de exposición.

Integración de ML

Busca sistemas en los que los modelos de ML se entrenen con datos relevantes para tu tipo y volumen de transacciones. Un modelo entrenado principalmente con patrones de un sector o método de pago diferente no proporcionará una visión clara para tu caso de uso.

Gestión de falsos positivos

Las altas tasas de falsos positivos perjudican la conversión del cliente y crean trabajo de revisión innecesario. Pregunta a los proveedores cómo manejan sus sistemas las transacciones legítimas que comparten características con las fraudulentas y qué controles tienes para ajustar la sensibilidad.

Análisis y generación de informes

Los buenos dashboards te permiten ver dónde se concentra el fraude, qué reglas se activan con más frecuencia y si tus tasas de bloqueo se mueven en la dirección correcta. Sin esa visibilidad, te ves en la obligación de gestionar el fraude de forma reactiva.

Compatibilidad con la interfaz de programación de aplicaciones (API)

El sistema necesita conectar sin problemas con tu pila de pagos actual. Esto determinará el éxito de tu software de monitorización. Stripe Radar está integrado en la pila de pagos de Stripe, lo que significa que evalúa las transacciones en tiempo real usando los datos que ya circulan por tu infraestructura de pagos. No hay que crear un pipeline de datos independiente, y puedes responder a nuevos vectores de ataque tan rápido como los identifiques.

¿Cuáles son algunos desafíos y limitaciones de los sistemas de supervisión de transacciones?

Los sistemas de supervisión de transacciones conllevan sus propias complicaciones. Entre las limitaciones más habituales de un sistema mal elegido o configurado de forma deficiente pueden incluirse las siguientes:

• Falsos positivos: los sistemas de supervisión a veces marcan transacciones legítimas. Confirma cuántos y si podrás ajustar el sistema sin que se vea afectada la cobertura de actividades que sean verdaderamente sospechosas.

• Obsolescencia de las reglas: los patrones de fraude cambian y las reglas escritas el año pasado podrían no detectar los vectores de ataque de este año. Los conjuntos de reglas estáticos requieren auditorías y actualizaciones periódicas.

• Dependencia de datos: la calidad de los sistemas de supervisión depende por completo de los datos que reciben. Los datos de las transacciones incompletos, la integración deficiente con tu pila de pagos o las carencias en los datos del historial pueden reducir la precisión y aumentar el ruido.

• Fatiga por alertas: un alto volumen de alertas con una baja calidad de las señales empujan a los analistas a buscar atajos, lo que facilita que el fraude pase desapercibido.

• Complejidad de la integración: conectar un sistema de supervisión a una pila de pagos existente es complicado. Las integraciones mal planificadas generan brechas de datos y vulnerabilidades que permiten que el fraude pase inadvertido.

• Limitaciones de los proveedores: antes de firmar un contrato, evalúa si un sistema tiene formatos de datos propios, opciones de exportación limitadas o lógica de reglas que no se pueda migrar. Todo ello puede dificultar el cambio de sistemas más adelante.

¿Cómo se elige un software de supervisión de transacciones?

La elección del software de supervisión de transacciones dependerá en gran medida de lo bien que se adapte el sistema a tu entorno de pago específico. Contesta a estas preguntas antes de comprometerte con un proveedor.

¿Cuáles son el volumen de transacciones y la velocidad en tu negocio?

Las empresas que registran un alto volumen necesitan sistemas que puedan evaluar miles de transacciones por segundo sin aumentar la latencia. Las empresas con volúmenes más reducidos cuentan con más flexibilidad, pero aun así necesitan un sistema que se pueda escalar si el crecimiento es más rápido de lo previsto.

¿Dónde se concentra tu exposición al fraude?

La prueba de tarjetas, el fraude por contracargo, la usurpación de cuentas y el abuso de compras requieren lógicas de detección distintas. Confirma que el proveedor tenga experiencia pertinente en los tipos de fraude que sueles padecer, puesto que un sistema diseñado para un tipo de fraude no funcionará necesariamente bien frente a otro de un tipo distinto.

¿Qué nivel de personalización de reglas necesitas?

Si tu empresa presenta patrones de transacciones inusuales, lo más probable es que necesites algo más que las reglas predeterminadas del software. Evalúa el nivel de control que tendrás sobre la lógica de las reglas y el grado de rapidez con el que podrás implementar cambios.

¿Qué requisitos de integración existen?

Pregunta de manera específica en qué consiste el trabajo de ingeniería. Si bien algunos sistemas se integran sin problemas con las principales pilas de pago, otros exigen un importante trabajo de personalización que retrasa el despliegue y que genera gastos de mantenimiento continuos.

¿Qué capacidad tiene tu equipo de ocuparse de la gestión continua?

Los sistemas de supervisión exigen un ajuste constante. Si no cuentas con analistas que puedan revisar las alertas y ajustar las reglas de forma asidua, busca sistemas con servicios gestionados y un nivel de automatización superiores.

¿Cómo gestiona las actualizaciones del modelo el proveedor?

Los patrones de fraude cambian continuamente. Trata de comprender con qué frecuencia actualiza el proveedor sus modelos de ML, si tales actualizaciones son automáticas o no y de cuánta visibilidad dispones respecto a lo que ha cambiado y el porqué de ello.

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:

• Prevenir pérdidas por fraude: Stripe procesa más de un billón de dólares en pagos al año. Esta escala permite a Radar detectar y prevenir el fraude con precisión, lo que te ahorra 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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