El fraude en los pagos se presenta de muchas formas y su impacto financiero es sustancial. Se prevé que las pérdidas de las empresas por el fraude en los pagos por Internet superen los 362.000 millones de $ a nivel mundial para 2028.

Gestionar bien el fraude en los pagos significa crear sistemas que detecten y bloqueen los ataques sin crear tanta fricción que ahuyenten a los clientes legítimos. Esto incluye controles por capas, detección ajustada y ciclos de retroalimentación que mejoran la precisión con el tiempo.

A continuación, explicaremos cómo funciona la detección de fraude, qué estrategias de prevención reducen la exposición y las tendencias de fraude en los pagos que las empresas deben conocer.

Destacados

• La gestión eficaz del fraude combina la detección basada en reglas con el machine learning para detectar tanto los patrones de ataque conocidos como las tácticas novedosas que las reglas estáticas pasarían por alto.

• A medida que crece el volumen de transacciones, la automatización y los ciclos de retroalimentación se convierten en la base de las operaciones de fraude. La revisión manual se reserva para los casos genuinamente ambiguos.

• Las herramientas integradas en proveedores de servicios de pago (PSP), las plataformas de terceros y los sistemas internos se adaptan a perfiles de empresa diferentes. La elección correcta depende del volumen de transacciones, los recursos internos y la exposición general al fraude.

¿Qué es la gestión del fraude en los pagos?

La gestión del fraude en los pagos es un conjunto de estrategias y sistemas que las empresas utilizan para detectar, prevenir y responder a las transacciones fraudulentas. En los entornos de pago digital, el fraude en los pagos a menudo implica credenciales robadas, señales de identidad manipuladas o el abuso de procesos de disputa legítimos.

Cuatro categorías comunes para las empresas que procesan pagos por Internet son:

• Fraude de tarjetas: Esto ocurre cuando alguien utiliza datos de la tarjeta robados para realizar compras no autorizadas. La empresa envía los bienes o presta el servicio y, a continuación, se enfrenta a un contracargo cuando el verdadero titular de la tarjeta se da cuenta.

• Prueba de tarjetas: Se trata de un ataque de volumen. Los delincuentes que han adquirido listas de números de tarjetas robadas ejecutan decenas o cientos de pequeños intentos de autorización en un único proceso de compra para averiguar qué tarjetas siguen activas. Las empresas asumen las comisiones de autorización. Un ataque lo suficientemente grande puede disparar las tasas de pagos rechazados a un nivel suficiente como para dañar la relación de la empresa con su adquirente.

• Fraude de apropiación de cuenta (ATO): Implica que un atacante tome el control de la cuenta de un cliente legítimo y utilice métodos de pago almacenados para realizar compras. Dado que la transacción se origina en una cuenta conocida con un historial de confianza, las reglas simples a menudo no detectan un intento de apropiación de cuenta.

• Fraude amistoso: Se trata de disputas presentadas por titulares de la tarjeta reales que recibieron lo que pidieron, pero afirman lo contrario para obtener un reembolso sin devolver el artículo. El impacto para la empresa es el mismo que el del fraude de tarjetas, pero la diferencia aquí radica en la identidad del actor fraudulento.

¿Cómo se detecta el fraude en los pagos?

La detección se produce en múltiples puntos del ciclo de vida de la transacción: antes de la autorización, durante la autorización y en la fase posterior al cobro. Muchos sistemas de gestión de fraude superponen diferentes métodos para cubrir distintos tipos de ataque.

Existen dos tipos principales de detección:

• Detección basada en reglas: Las reglas fijas y dinámicas marcan las transacciones que coinciden con patrones de fraude conocidos (p. ej., el país de facturación no coincide con la dirección IP, se ha utilizado una tarjeta más de cinco veces en una hora, el rango del Número de identificación bancaria (BIN) tiene una tasa de fraude históricamente alta). Las reglas se ejecutan al instante y te dan un control directo, pero son rígidas. Las tácticas de fraude cambian más rápido de lo que se pueden actualizar los conjuntos de reglas manuales y unas reglas demasiado amplias bloquean a clientes legítimos.

• Detección por machine learning (ML): Los modelos de ML evalúan simultáneamente cientos de señales para generar una puntuación de riesgo para cada transacción. A diferencia de las reglas estáticas, estos modelos se actualizan continuamente a medida que se exponen a nuevos datos, lo que significa que se adaptan cuando cambian las tácticas de fraude.

Muchos sistemas de fraude en producción combinan ambos. Las reglas gestionan los casos claros, mientras que el ML gestiona el punto medio ambiguo, donde algo no cuadra, pero no hay nada definitivamente incorrecto. Ejecutarlos juntos mejora la precisión y te permite aplicar diferentes umbrales por segmento de riesgo.

¿Qué estrategias de prevención reducen la exposición al fraude en los pagos?

La prevención detiene el fraude antes de que ocurra. La detección y la prevención funcionan mejor como capas complementarias, ya que cada una opera en un punto distinto del flujo de la transacción.

Las tácticas de prevención de fraude incluyen:

• Controles previos a la transacción: Los límites de velocidad en los intentos de tarjeta por sesión, los CAPTCHA, la huella digital del dispositivo en la creación de la cuenta y la verificación de la dirección de correo electrónico en el proceso de compra reducen la exposición antes incluso de que se envíe una transacción. Si se calibran de forma demasiado laxa, el fraude puede pasar; si se calibran de forma demasiado estricta, podrías bloquear a clientes reales.

• 3D Secure (3DS): Cuando una transacción se autentica a través de 3DS y posteriormente se disputa, la responsabilidad del contracargo recae en el emisor de la tarjeta en lugar de en tu empresa. Vale la pena aplicarlo de forma selectiva en lugar de universalmente, ya que añade pasos al proceso de compra y puede reducir la conversión en transacciones de menor riesgo.

• Supervisión posterior a la autorización: Revisar las transacciones tras su aprobación pero antes de la gestión logística te ofrece un margen para cancelar pedidos sospechosos. Esto es especialmente relevante en el caso de bienes físicos de gran valor.

• Gestión de contracargos: Disputar contracargos fraudulentos con pruebas afecta directamente a tu tasa de contracargos y a tu reputación con el adquirente. Las empresas cuyas tasas de contracargos superan los umbrales de los emisores se enfrentan a mayores costes de intercambio o entran en programas de supervisión de fraude, lo que convierte este aspecto en una preocupación tanto financiera como operativa.

¿Qué tendencias de fraude en los pagos deben seguir las empresas?

Los patrones de fraude cambian constantemente. Estas son algunas de las últimas tendencias de fraude en los pagos que afectan a las empresas:

• Fraude de tarjeta no presente (CNP): Dado que las transacciones en línea no requieren la posesión física de la tarjeta, los números de tarjeta robados se pueden utilizar hasta que se cancelan. Esto hace que el fraude CNP sea un problema común para las empresas que procesan pagos por Internet.

• Prueba de tarjetas impulsada por bots: Los atacantes utilizan redes de bots distribuidas con direcciones IP rotativas y huellas digitales del dispositivo falsificadas para ejecutar ataques de prueba de tarjetas que, a nivel superficial, parecen tráfico real. Las reglas de velocidad por sí solas no suelen detectarlos si cada bot se comporta dentro de los umbrales normales por dispositivo.

• Disputas de fraude amistoso: Las tasas de disputas en bienes digitales han crecido a medida que los consumidores se han familiarizado con el proceso de contracargo. En parte se debe a una confusión genuina sobre cómo cancelar las suscripciones, pero una parte importante no lo es. De cualquier manera, aparece en tu tasa de contracargos.

• Fraude de primera persona en Compra ahora, paga después (BNPL): A medida que la modalidad Compra ahora, paga después se ha expandido, también lo han hecho los casos de consumidores que la utilizan de mala fe. Realizan compras que nunca tienen intención de pagar o reclaman la falta de entrega de pedidos que sí se gestionaron. Aquí es donde se solapan el fraude y el riesgo de crédito, y requiere controles diferentes al fraude de tarjetas.

¿Cómo funciona la gestión del fraude en los pagos a escala?

La mecánica de la gestión de fraude cambia a medida que crece el volumen de transacciones. Una empresa que se expande a nuevas geografías se encuentra con diferentes patrones de fraude, reglas de la red de tarjetas y tasas de disputas por mercado. Las operaciones de fraude a escala suelen separar la gestión de reglas de la investigación y del análisis. Combinar las tres en una única función generalista no es escalable y crea lagunas en la supervisión.

A escala, el objetivo es la automatización. Las colas de revisión manual que gestionan unos cientos de transacciones sospechosas a la semana se convierten en retrasos; tendrás que automatizar las decisiones en casos claros y enviar únicamente las transacciones genuinamente ambiguas a revisión humana. Esto requiere confiar en la precisión de tu modelo, lo que significa invertir en entrenamiento y supervisión continuos. Si una transacción que aprobó tu modelo se convierte en un contracargo seis semanas después, ese resultado debe añadirse a tus datos de entrenamiento. Tu modelo también debe entrenarse con los falsos positivos. Sin esto, el rendimiento del modelo se degrada a medida que cambian los patrones de fraude.

¿Qué herramientas ayudan en la gestión del riesgo de fraude en los pagos?

Muchas empresas tienen tres opciones generales para las herramientas de gestión de fraude. La elección correcta depende del volumen de transacciones, los recursos internos y lo complicada que sea realmente tu exposición al fraude.

• Herramientas de fraude nativas del PSP: Estas vienen integradas con tu procesamiento de pagos, por lo que las señales de fraude y los datos de pago se encuentran en el mismo sistema. No hay latencia en la transferencia de datos ni trabajo de integración adicional. La desventaja es que trabajas con las herramientas de una única plataforma, lo que podría no cubrir todos los casos extremos a los que se enfrenta tu empresa.

• Plataformas de fraude de terceros: Las plataformas especializadas de terceros se asientan sobre tu pila de pagos y ofrecen una mayor personalización, a veces con un modelo de garantía de contracargo. Vale la pena tenerlas en cuenta para empresas con una exposición al fraude compleja o de gran volumen que necesiten más control del que proporciona una herramienta nativa del PSP, pero la integración y el enrutamiento de datos añaden complejidad.

• Sistemas de fraude internos: Son las grandes plataformas y los marketplaces con suficiente volumen de transacciones y patrones de fraude especializados los que los crean para justificar la inversión en ingeniería. Te ofrecen un control total sobre las señales, los umbrales y los ciclos de retroalimentación, pero suponen un importante compromiso continuo en materia de ingeniería y no una mera creación puntual.

Stripe Radar se ha diseñado sobre modelos de machine learning entrenados con datos de toda la red de Stripe: transacciones de millones de empresas a nivel mundial. Esa amplitud de datos de entrenamiento es importante. El modelo ha observado patrones de fraude en todos los sectores, zonas geográficas y tipos de empresa que un sistema de fraude de una sola empresa no habría observado. Puedes establecer reglas para bloquear, permitir o revisar las transacciones en función de los umbrales de puntuación y las reglas se pueden escribir sin involucrar a los ingenieros cada vez que quieras ajustar los umbrales.

Cómo puede ayudarte Stripe Radar

Stripe Radar utiliza modelos de IA para detectar y prevenir el fraude, entrenados con datos de la red global de Stripe. Actualiza estos modelos basándose en las últimas tendencias de fraude, para que tu empresa esté protegida a medida que el fraude evoluciona.

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 pérdidas por fraude: Stripe procesa más de 1 billón de $ en pagos al año. Esta escala permite a Radar detectar y prevenir el fraude con precisión y ahorrarte dinero.

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