En 2024, solo los clientes de EE. UU. perdieron 12.500 millones de $ por fraude, lo que supone un aumento del 25 % respecto al año anterior. En muchos casos, el fraude parece una transacción normal hasta que deja de parecerlo: un bot de prueba de tarjetas puede enviar docenas de pequeños cargos en diferentes tarjetas en minutos, un actor fraudulento puede usar credenciales robadas para realizar un pedido de gran valor con envío acelerado, o un cliente puede disputar un cargo que realmente autorizó.

El mejor software de detección de fraude ayuda a detectar estos patrones antes de que se conviertan en devoluciones de cargos, utilizando lógica basada en reglas, machine learning (ML) y señales de transacciones en tiempo real para separar las compras legítimas de las fraudulentas. A continuación, explicaremos cómo funciona el software de detección de fraude, qué funciones importan al evaluar una solución de prevención de fraude y cómo adaptar un sistema a la exposición al fraude de tu empresa.

De un vistazo

• La detección de fraude moderna utiliza lógica basada en reglas, machine learning o ambos para detectar tendencias de fraude conocidas, así como tácticas emergentes que las reglas estáticas pasarían por alto.

• Las tasas de falsos positivos importan tanto como las tasas de detección, ya que bloquear a clientes legítimos crea su propia pérdida de ingresos.

• Las empresas que ya utilizan proveedores de servicios de pago con detección de fraude nativa a menudo pueden evitar la integración de terceros. Las herramientas de detección de fraude integradas se basan en señales a nivel de red que las plataformas independientes a menudo tienen dificultades para replicar.

¿Qué es un software de detección de fraude?

El software de detección de fraude de pagos evalúa las transacciones para identificar y bloquear las actividades fraudulentas antes de que den lugar a devoluciones de cargos, robo de bienes o cuentas comprometidas. Por lo general, se sitúa entre el intento de transacción y su aprobación, y aplica una combinación de reglas, modelos y señales para decidir si se debe aprobar un pago.

¿Cómo funciona el software de detección de fraude?

Los sistemas de detección de fraude difieren en cómo deciden qué bloquear. Existen sistemas basados en reglas y sistemas basados en machine learning.

Detección basada en reglas

Los sistemas basados en reglas aplican lógica condicional a las transacciones entrantes: si una transacción supera un determinado importe en dólares, se origina en una región de alto riesgo o activa una comprobación de velocidad (p. ej., más de cinco compras con la misma tarjeta en 10 minutos), se marca o bloquea.

La ventaja es la transparencia: puedes ver exactamente por qué se marcó una transacción. La limitación es que las reglas solo detectan lo que anticipaste al escribirlas. Las tendencias de fraude que no hayas visto antes no activarán ninguna regla hasta que actualices tu lógica.

Modelos de machine learning

La detección mediante machine learning aprende del historial de datos de transacciones para identificar qué es lo «normal» y marcar las desviaciones. Una sola transacción desde un nuevo dispositivo o en un nuevo país, o realizada a una hora inusual por un importe atípico, podría parecer correcta con solo una de esas características. Sin embargo, al combinarlas, la transacción podría obtener una puntuación de riesgo alto. El modelo pondera esas señales basándose en lo que es realmente predictivo en tu historial de transacciones.

La ventaja significativa sobre las reglas es la adaptabilidad: las tácticas de fraude cambian constantemente y los modelos de machine learning pueden detectar patrones emergentes antes de que hayas escrito una regla para ellos. La desventaja es la opacidad, ya que es más difícil explicar exactamente por qué se rechazó una transacción específica, lo que complica revisar los falsos positivos.

En cualquier caso, estos sistemas deben funcionar en tiempo real en el momento en que se envía la transacción. Deben ser lo suficientemente rápidos para aceptarla o rechazarla antes de que finalice la sesión del proceso de compra y sin introducir retrasos perceptibles en el proceso de compra. Algunos sistemas también rastrean el comportamiento a lo largo del flujo del proceso de compra e incorporan señales a nivel de sesión en la puntuación de riesgo antes de que se envíe el pago.

¿Qué tipos de fraude de pagos puede detectar un software de detección de fraude?

Hay varios tipos diferentes de fraude de pagos a los que se enfrentan las empresas habitualmente: el fraude de tarjeta no presente (CNP), la prueba de tarjetas, la apropiación de cuentas (ATO) y el fraude amistoso. Cada uno explota una vulnerabilidad diferente en el flujo de la transacción y puede ser detectado por un software de prevención de fraude.

• Fraude CNP: un actor fraudulento utiliza datos de tarjetas robadas para realizar compras en las que no se requiere una tarjeta física. La detección se basa en señales que el titular de la tarjeta no activaría normalmente, como discrepancias entre las direcciones de facturación y envío, huellas digitales del dispositivo inusuales y patrones de comportamiento anormales.

• Prueba de tarjetas: los actores fraudulentos que obtienen números de tarjetas robados verifican cuáles están activos, generalmente enviando transacciones pequeñas o de cero dólares en muchas tarjetas en rápida sucesión. Las comprobaciones de velocidad y la huella digital del dispositivo son las principales contramedidas.

• Fraude ATO: en el fraude ATO, los ciberdelincuentes acceden a la cuenta legítima de un cliente (a menudo mediante el relleno de credenciales, utilizando pares de nombre de usuario y contraseña filtrados) y utilizan métodos de pago almacenados para realizar pedidos. La detección utiliza señales de comportamiento (p. ej., inicio de sesión desde un dispositivo desconocido, cambios repentinos de contraseña seguidos de compras, cambios de dirección justo antes de un pedido de gran valor).

• Fraude amistoso: un cliente completa una transacción legítima, recibe los bienes y luego disputa el cargo con su banco. El software de fraude puede ayudar marcando las cuentas con un historial de disputas previo o las compras que se ajustan a patrones conocidos, como bienes de gran valor con envío acelerado que se pueden revender fácilmente.

¿Qué funciones importan en el software de detección de fraude?

Las funciones que más importan dependen en gran medida de tu volumen de transacciones, exposición al fraude y configuración técnica. Sin embargo, hay un par de capacidades que siempre importan.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Precisión de detección: un sistema que rechaza el 85 % de fraude y el 15 % de pedidos legítimos está cambiando una pérdida de ingresos por otra. Busca plataformas que publiquen las tasas de falsos positivos junto con las tasas de detección, ya que los dos números juntos te dicen mucho más que la tasa de detección por sí sola.

• Personalización de reglas: los modelos prediseñados son un punto de partida. Casi siempre tendrás que aplicar lógica específica de la empresa, como bloquear determinadas zonas geográficas, requerir 3D Secure para pedidos por encima de un cierto umbral y ajustar las puntuaciones de riesgo para clientes conocidos y seguros. Las plataformas que te permiten escribir y probar reglas personalizadas sin necesidad de soporte técnico son considerablemente más flexibles en la práctica.

• Integración con la infraestructura de pagos: una herramienta de fraude que requiere que pases los datos de las transacciones a través de una interfaz de programación de aplicaciones (API) separada introduce latencia y puntos de fallo. Los sistemas integrados en el flujo de pago o creados de forma nativa en tu proveedor de servicios de pago evitan esa complejidad.

• Informes y gestión de casos: cuando tu equipo revisa las transacciones marcadas, necesita contexto: por qué se marcó la transacción, qué señales contribuyeron y cómo eran las transacciones similares. Un software de gestión de fraude que muestre esto claramente hace que la revisión manual sea más rápida y te ayuda a refinar tus reglas con el tiempo.

• Escalabilidad: un sistema que gestiona tu volumen actual debe ser capaz de gestionar 10 veces ese volumen sin que disminuya la velocidad ni la precisión. Las épocas de mucho tráfico, como el Black Friday, suelen tener picos de fraude; estos períodos de tiempo son también cuando menos deseas que haya ralentizaciones.

¿Qué desafíos presenta el software de detección de fraude?

El software de detección de fraude tiene dos trabajos: marcar con precisión los intentos de fraude y no bloquear las transacciones legítimas. Uno de los desafíos más persistentes en la detección de fraude es encontrar un equilibrio. El software debe atender rigurosamente las señales de fraude sin crear frustración para los clientes legítimos.

Más allá de ese trabajo continuo, los sistemas basados en reglas y los sistemas basados en machine learning se enfrentan a desafíos distintos:

• Las reglas se quedan obsoletas: las tácticas de fraude cambian constantemente. Un conjunto de reglas que era efectivo hace seis meses podría tener lagunas notables hoy en día. Sin revisar de forma regular, los sistemas basados en reglas derivan hacia la obsolescencia.

• La calidad de los datos para los modelos de machine learning varía: los modelos de machine learning son tan buenos como los datos en los que se entrenan. Una plataforma con señales de transacciones de millones de empresas de muchos sectores tendrá un modelo significativamente diferente al de una con una cobertura más estrecha. Al evaluar a los proveedores, pregunta específicamente por el alcance de sus datos de entrenamiento.

¿Cómo elegir el software de detección de fraude para tu empresa?

La elección correcta del software de detección de fraude depende de cómo funcione tu empresa. Necesitas un sistema que sea fácil de integrar, fácil de ejecutar y que coincida con el tipo de fraude que te encuentras.

Ten en cuenta estas variables:

• Volumen de transacciones: a volúmenes más bajos, la precisión del modelo de machine learning puede ser incoherente si hay menos datos históricos para entrenar. Además, los enfoques basados en reglas o híbridos pueden superar al machine learning puro a menor escala. Es probable que las empresas de gran volumen se beneficien más del machine learning porque los modelos tienen suficientes señales para ser genuinamente predictivos, pero las pequeñas empresas aún pueden beneficiarse de un modelo de machine learning a nivel de red.

• Configuración técnica: si utilizas un proveedor de servicios de pago con un servicio de detección de fraude integrado, ese suele ser el punto de partida correcto. La complejidad de integración es mínima y las señales de fraude ya están integradas en el flujo de pago. Si operas con varios procesadores o tienes una infraestructura de proceso de compra compleja, es posible que necesites una plataforma de fraude independiente con un amplio soporte de integración.

• Recursos internos: algunas plataformas de fraude requieren un trabajo de ingeniería significativo para configurarlas y mantenerlas; otras están diseñadas para que los equipos de operaciones no técnicos las gestionen directamente. Si no tienes un equipo dedicado a la analítica de fraude o de riesgo, inclínate por plataformas con sólidos modelos de análisis predeterminados y una interfaz de reglas simple.

• Informes e integración de flujos de trabajo: comprueba que cualquier plataforma que estés evaluando se conecte a tu flujo de trabajo de gestión de disputas y exporte los datos en formatos compatibles con tu pila de informes. Las herramientas de fraude que no se integran de forma limpia crean trabajo manual que puede contrarrestar el beneficio de la automatización.

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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