Cómo elegir las soluciones de gestión de fraude adecuadas para tu empresa

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  1. Introducción
  2. Mejores prácticas de la gestión de fraude
  3. Cómo elegir la solución de gestión de fraude adecuada
  4. Cómo puede ayudarte Stripe

La gestión de fraude es la práctica de la detección, prevención y mitigación de fraude. Abarca distintas actividades, incluidas la monitorización de transacciones; el análisis de patrones de comportamientos sospechosos; la implementación de sistemas de verificación; y la formación del personal y los clientes sobre cómo reconocer y denunciar intentos de fraude. Según Statista, se estima que las pérdidas internacionales por fraude con tarjeta en 2021 fueron de más de 30.000 millones de dólares. Cualquier empresa susceptible al fraude (desde el robo de identidad hasta el fraude financiero o las infracciones de ciberseguridad) debe contar con un sistema de gestión de fraude. Y algunas empresas, como las instituciones financieras y las plataformas de e-commerce, tienen una necesidad especialmente acuciante de sistemas de gestión de fraude.

A continuación, veremos cómo las empresas pueden empezar a definir sus operaciones y estrategias de gestión de fraude (desde las mejores prácticas en general hasta consideraciones de un sector específico).

¿De qué trata este artículo?

  • Mejores prácticas de la gestión de fraude
  • Cómo elegir la solución de gestión de fraude adecuada
  • Cómo puede ayudarte Stripe

Mejores prácticas de la gestión de fraude

Las empresas tienen una variedad de opciones en torno a la gestión de fraude. Cada empresa debe elegir su enfoque con atención y elaborar una solución que aborde sus prioridades y vulnerabilidades específicas. Sin embargo, hay mejores prácticas de gestión de fraude que beneficiarán a casi todas las empresas:

  • Defensa por capas: adopta una estrategia de defensa con varias capas que incluya no solo firewalls y antivirus, sino también seguimiento de comportamiento en tiempo real y cifrado de datos. En conjunto, estas capas crean una intrincada red de difícil acceso para los intrusos.

  • Análisis en tiempo real: emplea análisis en tiempo real para monitorizar todas las transacciones de datos en tu organización. Usa algoritmos de machine learning que puedan adaptarse y aprendan de nuevos tipos de actividades fraudulentas. Cuanto más rápido se pueda identificar una anomalía, más rápido se podrá actuar al respecto.

  • Auditorías manuales: hasta los mejores sistemas automatizados pueden pasar por alto alguna anomalía. Realiza auditorías manuales de transacciones financieras y de datos de forma periódica.

  • Medidas de verificación de clientes: utiliza la autenticación en dos pasos, datos biométricos y otros métodos de verificación avanzados para comprobar las identidades de las personas implicadas en las transacciones.

  • Formación de personal: enseña a los empleados la importancia de la prevención de fraude, las tácticas comunes que tener en cuenta y los protocolos internos para gestionar presuntos incidentes. A menudo, los empleados con una formación incorrecta o insuficiente, aunque vayan con las mejores intenciones, pueden ser el eslabón más débil de un sistema de seguridad. Mientras tanto, una plantilla bien formada puede resultar una disuasión eficaz.

  • Colaboración con entidades financieras: trabaja estrechamente con bancos y procesadores de pagos para identificar posibles señales de alerta. Normalmente, estas organizaciones cuentan con herramientas y conocimientos especializados para detectar actividades poco comunes antes de que escalen.

  • Control de acceso por función: limita quién puede acceder a los datos confidenciales de tu organización. Limitar el acceso a los datos a las funciones que realmente lo requieran puede reducir la probabilidad de fraude interno.

  • Gestión de riesgos de proveedor: investiga cuidadosamente a tus proveedores y terceros. Exígeles cumplir tus políticas de seguridad y revisa con regularidad estas asociaciones en busca de posibles riesgos.

  • Plan de respuesta a incidentes: mantén un plan exhaustivo de respuestas a incidentes que actualices con regularidad. Cada empleado debe saber qué pasos dar si sospecha de algún fraude.

  • Actualizaciones periódicas y parches: los ciberdelincuentes están siempre al acecho de vulnerabilidades de software que explotar. Asegúrate de que todo tu software esté actualizado para que les resulte más difícil aprovecharse de los sistemas obsoletos.

Estas mejores prácticas permiten a las empresas crear un sistema completo (y adaptable) de gestión de fraudes. La adaptabilidad es clave porque los actores fraudulentos desarrollan constantemente nuevos métodos para eludir las medidas de seguridad existentes.

Cómo elegir la solución de gestión de fraude adecuada

Considera los siguientes factores importantes mientras eliges una solución de gestión de fraudes.

  • Objetivos e indicadores de rendimiento clave (KPI): antes de empezar a investigar soluciones, decide qué quieres que consiga tu solución de gestión de fraudes. Tanto si se reducen los falsos positivos y los contracargos como si se identifican nuevos patrones de fraude, establecer estos objetivos de antemano te ayudará a decidirte.

  • Integración de datos y compatibilidad: evalúa la facilidad con la que los sistemas de gestión de fraudes pueden integrarse en tu pila tecnológica existente. Busca plataformas que admitan integraciones de API o kits de desarrollo de software (SDK) para facilitar la incorporación en tus flujos de trabajo existentes. Conoce los tipos de bases de datos con los que pueden trabajar estos sistemas y comprueba si admiten migración de datos.

  • Procesamiento en tiempo real: el fraude avanza a velocidades de vértigo, de modo que la solución que elijas debe poder procesar datos y emitir alertas en tiempo real. Eliminar la latencia en la notificación puede marcar una considerable diferencia a la hora de evitar pérdidas financieras.

  • Escalabilidad: tu solución de gestión de fraudes debe poder crecer con tu empresa. Busca sistemas que puedan escalar fácilmente en términos de volumen de datos, velocidad de transacciones y expansión geográfica.

  • Machine learning y adaptabilidad: un buen sistema de gestión de fraudes debe usar algoritmos avanzados de machine learning que se adapten a los nuevos patrones de fraude. Investiga las funciones de machine learning de cualquier solución que estés pensando adoptar. Esto incluye los algoritmos que usa, la frecuencia con la que se actualizan los modelos y qué bucles de retroalimentación hay implementados para la optimización continua.

  • Interfaz de usuario y facilidad de uso: elige una solución de gestión de fraudes con una interfaz de usuario intuitiva para reducir el tiempo de formación y acortar la curva de aprendizaje.

  • Análisis de costes: si bien puede resultar tentador elegir la opción más económica, las soluciones de bajo coste pueden no ofrecer todas las funciones que necesitas. Ten en cuenta los costes iniciales y el ROI a largo plazo incluido el coste de las posibles actividades fraudulentas que pueda pasar por alto un sistema más barato y menos eficaz.

  • Personalización y flexibilidad: busca sistemas de gestión de fraudes que te ofrezcan la flexibilidad necesaria para ajustar configuraciones, parámetros e incluso paneles visuales para satisfacer tus necesidades.

  • Cumplimiento de la normativa legal y privacidad de los datos: garantiza que el sistema cumple con todas las leyes locales e internaciones pertinentes (sobre todo, el Reglamento General de Protección de Datos o RGPD, si operas o atiendes a clientes en la UE). Comprueba la manera con la que el sistema almacena, procesa y transmite datos y si se somete a auditorías periódicas de cumplimiento de la normativa.

  • Revisiones de terceros y referencias: busca revisiones auténticas y pide referencias de los clientes. A veces, los datos de las empresas en un sector similar pueden revelar información importante sobre el rendimiento de un sistema que no se puede revelar a partir de una hoja de datos.

  • Soporte posventa: el soporte tras la implementación puede ser tan importante como el producto en sí. Examina el nivel de soporte que ofrece el proveedor, y si se ofrece a través de recursos en línea, un equipo de soporte especializado o comprobaciones de rendimiento periódicas.

  • Señales de alerta: ten cuidado con las soluciones que prometen mucho, pero que carecen de casos de éxito documentados, así como con las plataformas que no ofrecen precios transparentes o que no informan sobre las limitaciones de su tecnología.

Al examinar sistemáticamente estos factores, podrás elegir una solución de gestión de fraudes que se adapte a las necesidades operativas y a los objetivos empresariales a largo plazo.

Cómo puede ayudarte Stripe

Además de Radar, su solución estrella para la prevención de fraude, Stripe ofrece un conjunto completo de soluciones para ayudar a las empresas a abordar los riesgos de fraude. Estas son algunas en las que las herramientas y funciones de Stripe ayudan en la prevención y mitigación de fraudes.

  • Stripe Elements: Elements es un conjunto de widgets y componentes prediseñados de interfaz de usuario que ayuda a reducir el fraude recopilando información confidencial sobre los pagos directamente de los clientes.

  • 3D Secure: es una capa adicional de seguridad para las transacciones con tarjeta de crédito y débito en línea. Cuando 3D Secure está activada, los titulares de las tarjetas deben introducir datos de autenticación adicionales para realizar una compra, lo que añade una capa adicional de seguridad y reduce la probabilidad de las transacciones fraudulentas.

  • 3D Secure dinámico: determina cuándo aplicar 3D Secure según el nivel de riesgo asociado a una transacción. De este modo, las empresas pueden beneficiarse de la seguridad adicional de la función sin molestar a todos los clientes con pasos adicionales de verificación.

  • Tokenización: el proceso de tokenización de Stripe asegura que los datos confidenciales como los números de tarjeta se sustituyen por identificadores únicos (tokens). De esta forma, se minimiza el riesgo de que los actores fraudulentos intercepten y roben datos de pago porque los datos de las tarjetas no se almacenan en los servidores de la empresa.

  • Webhooks: ofrecen notificaciones en tiempo real sobre eventos en una cuenta de Stripe de la empresa, incluida la actividad posiblemente fraudulenta. Así, las empresas pueden responder rápidamente a las actividades sospechosas.

  • Stripe Connect: para las plataformas que gestionan pagos en nombre de otras empresas, Stripe Connect ofrece monitorización para detectar patrones anómalos en las transacciones. De esta forma, las plataformas pueden identificar y prevenir posibles fraudes.

  • Revisiones manuales: si bien la automatización es extremadamente importante, Stripe permite a las empresas revisar las transacciones sospechosas de forma manual. Además, Stripe conserva registros detallados de los datos de clientes y los historiales de transacciones para su revisión.

  • Gestión de disputas: si un cliente presenta un contracargo o impugna un cargo, Stripe puede proporcionar información sobre la disputa y sugerencias sobre cómo puede responder la empresa. De esta forma, se reduce la posibilidad de que la disputa se resuelva en contra de la empresa.

  • Datos e informes: el Dashboard y la API de Stripe ofrece datos detallados sobre las transacciones que las empresas pueden usar para analizar los patrones de transacciones, detectar anomalías y perfeccionar las estrategias de detección de fraudes con el tiempo.

  • Integración con herramientas externas: Stripe está diseñado para trabajar fluidamente con una variedad de herramientas de detección prevención de fraude de terceros. De este modo, las empresas pueden aumentar las funciones integradas de Stripe con soluciones especializadas si es necesario.

Conjuntamente, estas herramientas y funciones forman un marco holístico de prevención y mitigación de fraude, lo que permite a las empresas protegerse a ella y a sus clientes de una amplia variedad de posibles amenazas. En particular, Radar de Stripe usa herramientas de machine learning entrenadas con datos de importantes multinacionales para detectar posibles fraudes. El algoritmo de machine learning de Radar ha evaluado transacciones de 197 países, lo que ofrece una vista completa de distintas actividades regionales y un mayor alcance de experiencia con el que detectar posibles fraudes.

Además, Radar de Stripe favorece una precisión mejor que algunas alternativas de gestión de fraudes: de miles de millones de pagos legítimos, Radar bloquea incorrectamente solo un 0,1 %. Absorbe datos de toda la pila financiera, incluidos los datos y la información de pago de gigantes financieros como Visa, Mastercard y American Express.

Las funciones clave de Stripe Radar son:

  • Uso de los datos del flujo del proceso de compra: permite a las herramientas de proceso de compra de Stripe identificar automáticamente patrones como rutas de clientes detalladas que pueden sugerir intenciones fraudulentas.
  • Ajustes periódicos: esta función emplea ajustes dinámicos a nuevas amenazas de fraude y la mejora constante de algoritmos para determinar los atributos más relevantes para la detección de fraude.
  • Evaluación de señales de alerta: Radar evalúa muchas señales para crear un perfil de dispositivo detallado, lo que ayuda a localizar dispositivos sospechosos y comportamientos poco comunes.
  • Uso de datos históricos: Radar usa datos históricos para reconocer patrones recurrentes, lo que acelera la identificación de fuentes o tácticas fraudulentas conocidas.
  • Técnicas de detección: esta función utiliza técnicas como la detección de proxy para detectar la suplantación de IP o el uso anómalo de proxy, posibles señales de alerta de fraude.
  • Uso de un método multiseñal: aumenta la precisión de su predicción de fraude.
  • Herramientas diseñadas específicamente para combatir el fraude: incluye funciones que hacen aflorar los datos más pertinentes para revisiones y conocimientos sobre el rendimiento del fraude y los índices de disputa.
  • Personalización: esta función permite a las empresas establecer reglas personalizadas para resaltar, bloquear o exigir una verificación adicional para transacciones particulares. De este modo, la protección se adapta a las necesidades de cada empresa.
  • Funciones para listas de bloqueados y permitidos: permiten a las empresas vigilar a los clientes de confianza o bloqueados según acciones pasadas.
  • Integración de un modelo de fraude unificado: permite a las empresas fusionar sus datos de fraude con el conjunto de datos expansivo de Radar.

La herramienta Radar de Stripe, con su combinación de machine learning, amplias fuentes de datos y algoritmos adaptativos, es altamente eficaz a la hora de detectar y bloquear transacciones fraudulentas.

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