Solo en 2025, los consumidores estadounidenses notificaron 15.900 millones de dólares en pérdidas por fraude, y los ataques son cada vez más sofisticados. Los datos de tarjetas robadas se venden al por mayor en los mercados de la web oscura, las redes de bots ejecutan miles de pruebas de tarjetas por hora y las bandas organizadas presentan contracargos coordinados después de recibir los productos. El mejor software de prevención de fraude de e-commerce bloquea las transacciones fraudulentas sin rechazar a los clientes legítimos que parecen un poco inusuales.

A continuación, exploraremos los principales tipos de fraude que afectan a los comercios minoristas online, en qué se diferencian las tres categorías de herramientas de prevención y cómo adaptar una solución al perfil de riesgo específico de tu empresa.

De un vistazo

• El fraude en el e-commerce abarca varios tipos de ataque distintos, cada uno de los cuales requiere diferentes mecanismos de detección.

• Las herramientas de prevención de fraude funcionan mediante dos mecanismos: bloqueando las transacciones fraudulentas antes de que se completen y generando las pruebas para ganar las disputas cuando se presentan.

• La solución adecuada de prevención de fraude en el e-commerce depende de tu volumen de transacciones, de dónde se concentre tu fraude y de lo que pueda admitir tu infraestructura técnica.

¿Qué es el software de prevención de fraude en el e-commerce?

El software de prevención de fraude en el e-commerce es un sistema de herramientas automatizadas que identifican las transacciones fraudulentas y las bloquean antes de que se completen o las marcan lo suficientemente rápido como para intervenir antes de que se envíen los productos o se produzcan contracargos. Es lo que utilizan las empresas online para mitigar el fraude en los pagos.

¿Cuáles son los tipos más comunes de fraude en el e-commerce?

Los comercios minoristas online se enfrentan a un conjunto concentrado de patrones de fraude, y un puñado de tipos de ataques provocan pérdidas.

Estos son los tipos más comunes de fraude en el e-commerce:

• Fraude con tarjeta no presente (CNP): Un delincuente obtiene los datos de la tarjeta a través de phishing, filtraciones de datos o compras en la web oscura, y los utiliza para realizar pedidos antes de que el titular de la tarjeta se dé cuenta. Al no haber una tarjeta física de por medio, las protecciones estándar de chip y PIN no se aplican. La detección depende de señales contextuales y de comportamiento.

• Prueba de tarjetas: Los defraudadores utilizan el proceso de compra de una empresa como herramienta de verificación. Realizan pequeñas transacciones (a veces por debajo de un dólar) para confirmar si los números de las tarjetas robadas siguen activos antes de venderlas o usarlas para compras de mayor importe en otros lugares. Si no se establecen límites de frecuencia ni reglas de velocidad para combatir la prueba de tarjetas, los costes de autorización de la empresa aumentan y los datos de las señales de fraude se corrompen.

• Fraude amistoso: El titular real de la tarjeta realiza el pedido, recibe los productos y, a continuación, disputa el cargo con su banco, alegando que no lo autorizó o que el artículo nunca llegó. Para ganar una disputa es necesario presentar documentación como un comprobante de entrega, registros del protocolo de internet (IP) y huellas digitales del dispositivo.

• Uso indebido de reembolsos y promociones: Los clientes devuelven artículos usados o falsificados, o acumulan códigos de promoción de formas que el sistema de la empresa no estaba diseñado para evitar. El fraude en reembolsos y el abuso de promociones no siempre parecen un fraude en los datos de las transacciones, lo que dificulta su detección si no se cuenta con herramientas diseñadas específicamente para el análisis del comportamiento a nivel de cuenta.

¿Qué tipos de soluciones de prevención de fraude en el e-commerce existen?

El mercado de software de prevención de fraude tiene tres categorías distintas. Cada una tiene diferentes compensaciones en cuanto a cobertura, coste y complejidad de integración. Ten en cuenta lo siguiente:

Herramientas de fraude integradas en el PSP

Las herramientas de fraude integradas en las ofertas de tu proveedor de servicios de pago (PSP) operan en el punto de transacción, con acceso directo a los datos de pago que tu proveedor ya ha recopilado. No hay ninguna llamada a la API a un tercero que añada latencia a tu proceso de compra, y las señales de fraude (p. ej., historial de tarjetas, tasas de disputas o velocidad de transacciones en la red del proveedor) se introducen directamente en el motor de decisiones. La integración es mínima si ya procesas pagos a través de un proveedor que incluye herramientas contra el fraude. La limitación es que la cobertura suele estar pensada específicamente para el fraude en los pagos; el uso indebido a nivel de cuenta, el fraude de promociones y las disputas posteriores a las transacciones a menudo requieren herramientas adicionales.

Plataformas independientes de prevención de fraude

Las plataformas de terceros se sitúan entre tu proceso de compra y tu procesador de pagos. Consumen datos de transacciones, señales de dispositivos y datos de comportamiento de tu sitio web para luego devolver una puntuación de riesgo o una decisión antes de que se autorice un pago. Estas plataformas ofrecen una cobertura más amplia: están diseñadas para hacer frente al fraude durante todo el ciclo de vida del cliente, desde la creación de la cuenta hasta los reembolsos, y no solo en la capa de pago. También suelen ofrecer motores de reglas más configurables, lo cual es importante si tus patrones de fraude son inusuales o tu catálogo de productos crea señales de riesgo atípicas. La desventaja es el trabajo inicial de integración y la necesidad de gestionar la relación con otro proveedor.

Proveedores con garantía de contracargos

Algunos proveedores ofrecen un modelo comercial diferente. En lugar de cobrar una comisión fija por la detección de fraude, aceptan o rechazan los pedidos y asumen la responsabilidad total de los contracargos por los pedidos que aceptan. Si se presenta una disputa relacionada con un fraude en una transacción que ellos han aprobado, la cubren. Esto traslada el riesgo económico, pero cambia tu control sobre la toma de decisiones. Estás aceptando sus decisiones de aprobación en los pedidos que garantizan, lo que puede crear tensión si su modelo rechaza a clientes que tú hubieras aceptado.

¿Qué funciones debes buscar en un software de prevención de fraude en el e-commerce?

Las funciones específicas que debes buscar en un software de prevención de fraude dependen de tu volumen de transacciones y de tu exposición al fraude.

En general, vale la pena tener en cuenta lo siguiente:

• Decisiones en tiempo real: Las herramientas de fraude que devuelven decisiones después de que se complete el proceso de compra son demasiado lentas. La evaluación debe realizarse antes de la autorización, mientras la sesión aún está activa. Comprueba si la latencia media de las decisiones de la herramienta encaja en tu flujo del proceso de compra sin añadir un retraso perceptible.

• Modelos de machine learning (ML) entrenados con datos de la red: Un modelo de machine learning entrenado solo con tus transacciones comienza con señales limitadas, especialmente si eres una empresa en fase inicial. Las herramientas que se basan en datos de transacciones de toda la red de miles de empresas pueden identificar patrones de fraude que no verías solo con tu propio volumen.

• Motor de reglas configurables: Los modelos preintegrados detectan patrones generales de fraude, pero tu empresa tiene características de riesgo específicas que ningún modelo genérico capta en su totalidad. La capacidad de escribir reglas personalizadas (p. ej., bloquear pedidos que se envían a direcciones vinculadas a fraudes anteriores, marcar pedidos de alto valor en los que el país de facturación no coincide con el país de envío o exigir 3D Secure [3DS] para transacciones superiores a un determinado umbral) te permite ajustar el sistema a tu exposición real.

• Datos del impacto en la tasa de contracargos: Cualquier proveedor debería poder mostrarte qué efecto tiene su herramienta en las tasas de disputas para empresas como la tuya. Si no pueden proporcionar datos de referencia o casos prácticos con cifras reales, considéralo una señal de advertencia.

• Integración con tu pila: Si usas Shopify, WooCommerce o una plataforma personalizada determinará qué herramientas son viables. Una solución que requiera una integración profunda de la API no es viable si tu equipo de ingenieros no puede admitirla.

¿Cómo afectan las herramientas de prevención de fraude en el e-commerce a tu tasa de contracargos?

Los contracargos son una consecuencia económica directa del fraude, y se acumulan. Las redes de tarjetas supervisan tu tasa de contracargos: si superas los umbrales de las redes de forma sistemática, puedes enfrentarte a multas o a un mayor escrutinio, o incluso perder la capacidad de procesar tarjetas por completo.

Las herramientas de prevención de fraude afectan a tu tasa de contracargos al bloquear las transacciones fraudulentas antes de que se completen, lo que evita que se presenten disputas. También generan las pruebas que necesitas para ganar en el proceso de representación cuando se presentan disputas.

La proporción de falsos positivos también es importante. Las herramientas que rechazan pagos de forma demasiado agresiva reducen el fraude, pero también rechazan a clientes legítimos, lo que se refleja en los datos de la tasa de autorización en lugar de en los datos de disputas. Las herramientas suelen permitir ajustar los umbrales de sensibilidad y muchas de ellas dirigen los casos inciertos a una cola de revisión manual en lugar de rechazarlos automáticamente. Encontrar la calibración adecuada es donde se desarrolla la mayor parte del trabajo de gestión continua.

¿Cómo elegir la solución de prevención de fraude en el e-commerce adecuada?

La solución de prevención de fraude en el e-commerce adecuada depende de factores específicos de tu empresa. Hay un par de cuestiones estructurales que reducen las opciones:

• Volumen de transacciones: Las herramientas de machine learning mejoran con los datos. Si procesas menos de un par de cientos de transacciones al mes, una plataforma de machine learning independiente y entrenada con tu propio historial no tendrá señales suficientes para ser precisa. Dependerás más de los datos a nivel de red procedentes de plataformas con una amplia cobertura o de las herramientas de fraude integradas en tu proveedor de pagos.

• Concentración del fraude: Si la mayor parte de tus pérdidas provienen de fraudes con CNP en el proceso de compra, una solución en la capa de pago podría cubrir la mayor parte de tu exposición. Si estás sufriendo abusos en las promociones o fraudes en las devoluciones, necesitas una herramienta que funcione a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.

• Infraestructura técnica: Una plataforma de fraude de terceros con una API completa es potente, pero solo si cuentas con ingenieros para integrarla y mantenerla. Las empresas que no disponen de recursos de ingeniería dedicados suelen estar mejor servidas por herramientas que se integran de forma nativa en su plataforma de e-commerce o en su proveedor de pagos.

• Tolerancia a los falsos positivos: Si vendes productos básicos con márgenes bajos y una gran competencia, el coste de rechazar a un cliente legítimo es distinto que si vendes productos con un margen alto y ciclos de compra largos. Las empresas que dependen en gran medida de las relaciones con los clientes deben tener muy en cuenta las tasas de falsos positivos en su evaluación.

• Exposición actual a los contracargos: Si tu red de tarjetas está supervisando a tu empresa o a punto de hacerlo, un modelo de garantía de contracargos podría tener más sentido desde el punto de vista financiero que una herramienta que solo sirva para detectarlos, incluso con un coste más alto. Si el fraude es un problema asumible, pero va en aumento, una herramienta centrada en la detección con buenas opciones de personalización de reglas te ofrecerá un mayor control sobre los resultados.

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.
Radar puede ayudar a tu empresa para:

• 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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