El fraude con tarjetas de crédito es muy frecuente y cerca de 450.000 estadounidenses han denunciado el uso indebido de los datos de su tarjeta únicamente en 2024. Las señales de alerta del fraude en los pagos son indicios perceptibles de que hay una probabilidad mayor de lo normal de que se cometan actividades fraudulentas. Saber reconocerlos antes de que se complete una transacción puede ser lo que diferencie a las empresas que detectan el fraude en el momento de la autorización de las que lo asumen como contracargos semanas después.

A continuación, repasamos cuáles son los indicios de fraude más importantes en las transacciones, las cuentas y los métodos de pago, cómo actuar frente a ellos cuando aparecen y cómo crear un sistema de control que mejore con el tiempo.

De un vistazo

• Las alertas a nivel de transacción (p. ej., las discrepancias entre la dirección de envío y la de facturación, las anomalías relativas a la velocidad o los pedidos de gran valor desde cuentas nuevas) pueden ser indicios tempranos de fraude.

• Los indicios que se relacionan con las cuentas y el comportamiento de los usuarios, como una rápida creación de cuentas, repetidos intentos fallidos de pago o una actividad inusual en las sesiones, suelen aparecer antes de que se complete una transacción.

• Las herramientas automatizadas de detección de fraude califican las transacciones en tiempo real usando herramientas basadas en el machine learning para detectarlo. Las reglas personalizadas permiten a las empresas definir sus propios umbrales de riesgo.

¿Cuáles son las señales de alerta del fraude en los pagos?

Las señales de alerta del fraude en los pagos son indicios específicos y observables de que una transacción o una interacción de una cuenta conlleva un riesgo de fraude mayor de lo normal. Son indicadores de probabilidad que, de forma aislada o combinada, sugieren que vale la pena analizar esa actividad de cerca.

¿Qué indicios a nivel de transacción indican un alto riesgo de fraude?

Algunas de las señales de alerta más claras de fraude en los pagos se producen a nivel de la transacción, donde los detalles de un pedido crean un patrón detectable. De forma aislada, se puede dar una explicación a cada una de ellas, pero cuando aparecen combinadas, suelen ser un indicador fiable de posible fraude.

Presta atención a:

• Discrepancia en las direcciones de envío y facturación: si la dirección de facturación de la tarjeta y la dirección de envío difieren sustancialmente, es motivo de una revisión más exhaustiva.

• Pedidos de gran valor desde cuentas nuevas o sin verificar: un cliente que hace un primer pedido por valor de 1200 $ con envío urgente no tiene un historial de compras para compensar el riesgo. La combinación de gran valor, cuenta nueva y urgencia es la señal de alerta.

• Anomalías en la velocidad: un gran número de transacciones en un periodo corto con la misma tarjeta o dispositivo, o desde la misma dirección IP pueden sugerir un intento de prueba de tarjetas o un fraude automatizado.

• Envío a empresas de transporte o direcciones de reenvío: estas direcciones ocultan el destino final de la entrega, lo que dificulta más la disputa de los contracargos y hace que la recuperación sea casi imposible. Este patrón suele aparecer con especial frecuencia en la electrónica de consumo de gran valor, las tarjetas regalo y los artículos de lujo.

• Composiciones de pedidos que no coinciden con el historial de la cuenta: si un cliente cuyos pedidos anteriores han sido siempre inferiores a 50 $ de repente hace un pedido de 900 $ de artículos a los que se suele apuntar en el fraude de reventa (p. ej., aparatos electrónicos, zapatillas, tarjetas regalo), merece la pena revisarlo.

¿Qué comportamientos en las cuentas y de los usuarios son indicadores habituales de fraude?

Las alertas de comportamiento suelen aparecer antes de que se complete una transacción. Estos patrones se dan a nivel de cuenta, en la actividad de la sesión y en las propias credenciales de pago.

Por ejemplo:

• Creación rápida de cuentas seguida de una compra de gran valor inmediata: los clientes legítimos tienden a navegar por el sitio, comparar artículos y regresar más tarde. Si una cuenta se crea y se utiliza en cuestión de minutos, encaja con el patrón de una cuenta desechable creada para explotar una tarjeta robada antes de que sea marcada como tal.

• Múltiples intentos fallidos de pago: un estafador con acceso parcial a los datos de la tarjeta puede intentar varias combinaciones hasta dar con un conjunto de credenciales válidas. Si hay muchos intentos fallidos con diferentes tarjetas desde el mismo dispositivo en un periodo de tiempo corto, es un claro indicio de fraude.

• Comportamiento inusual en la sesión: si no hay desplazamientos ni navegación antes del proceso de compra, el formulario se rellena muy rápido o se entra de forma directa a las páginas de productos de gran valor sin que provengan de referencias, podría sugerir un comportamiento automatizado o por medio de scripts en lugar de tratarse de un cliente real.

• Patrones de direcciones de correo electrónico sospechosas: las direcciones con cadenas de caracteres aleatorias, dominios recién registrados o variaciones de un correo electrónico que se sabe que es fraudulento son comunes en las operaciones fraudulentas. Algunos sistemas cruzan datos, como el tiempo que un correo electrónico ha estado activo y la reputación de su dominio, para evaluar el riesgo.

• Alertas de los dispositivos e IP: una misma dirección de protocolo de Internet (IP) que genera la creación de múltiples cuentas, las compras desde un dispositivo que ha estado implicado en incidentes de fraude anteriores o los inicios de sesión desde lugares geográficos que no concuerdan con el historial de la cuenta aumentan significativamente la puntuación de riesgo.

¿Qué alertas específicas sobre los pagos deben controlar las empresas?

El propio método de pago conlleva señales de riesgo independientes del comportamiento de la cuenta o de la transacción. El control de estos indicadores proporciona a las empresas una capa de detección adicional que es difícil de eludir por completo para los estafadores.

Cuidado con:

• Tarjetas virtuales y de prepago: pueden comprarse de forma anónima y desecharse tras su uso, lo que las hace habituales en operaciones fraudulentas.

• Varias tarjetas vinculadas a una sola cuenta o dispositivo: si un cliente usa tres tarjetas diferentes en un periodo corto, sobre todo si algunos intentos fallan, sugiere o bien una prueba de tarjetas o bien un intento deliberado de repartir el riesgo entre varias credenciales robadas.

• Tarjetas internacionales con direcciones de envío nacionales: si tu perfil de cliente típico es nacional y llega un pedido con una tarjeta emitida en un país del que no sueles recibir tráfico, merece la pena marcar esta discrepancia, en particular, cuando la dirección de envío es local.

• Frecuencia de pedidos anormal en periodos reducidos: si una tarjeta que no se ha utilizado antes en tu negocio aparece en tres transacciones en un margen de dos horas, o si en la misma dirección de envío se reciben varios pedidos pagados con métodos diferentes en un mismo día, son patrones que merecen la pena marcarse.

• Secuencias de pago rechazado y luego aprobado: si una transacción falla en una tarjeta y se aprueba de inmediato en otra en la misma sesión, se trata de una rotación de tarjetas. Esta técnica consiste en que los estafadores van alternando entre distintas credenciales robadas hasta que una de ellas funciona.

¿Cómo deben actuar las empresas ante las señales de alerta de fraude?

La respuesta correcta ante las señales de alerta de fraude depende de la gravedad del indicio, de la combinación de indicadores que se presenten y del contexto empresarial.

El rango de respuestas disponibles va de pasivo a activo:

• Marcar para revisión manual: las señales de menor riesgo que no alcanzan el umbral de bloqueo automático pueden enviarse a una cola de revisión, en la que una persona evalúa el pedido antes de proceder a la gestión logística. Esto funciona bien para las transacciones de gran valor con uno o dos indicios leves.

• Desencadenar una verificación adicional: las empresas pueden exigir una autenticación adicional (p. ej., un código de un solo uso, un correo electrónico de confirmación o el uso de 3D Secure) cuando una transacción alcanza determinados umbrales de riesgo.

• Retener la gestión logística: en el caso de los bienes físicos, sobre todo, poner un pedido en estado pendiente mientras se evalúa la puntuación de riesgo permite a las empresas actuar sin rechazar el pago inmediatamente ni enviar el producto.

• Bloqueo automatizado: las señales de gran fiabilidad (p. ej., tarjetas que se sabe que son fraudulentas, IP marcadas o transacciones que superan un umbral de riesgo definido) suelen justificar el pago rechazado inmediato sin una revisión manual.

¿Cómo pueden crear las empresas un sistema de control del fraude para reducir la exposición al mismo con el tiempo?

Una lista de alertas solo es tan útil como el sistema en el que se basa. Sin una lógica de reglas coherente, umbrales definidos y un bucle de retroalimentación, el control del fraude sigue siendo reactivo. A continuación, te explicamos cómo crear un sistema que funcione.

Traducir las alertas en reglas

Traducir los indicios de fraude identificados en reglas personalizadas que se ejecutan en el momento de la autorización te permite bloquear o examinar de manera instantánea el comportamiento sospechoso antes de que se muevan los fondos. Una regla podría bloquear cualquier transacción en la que el número de identificación bancaria (BIN) de la tarjeta sea de prepago y el valor del pedido supere los 500 $, o marcar para revisión cuando la dirección de envío coincida con la de una empresa de transporte conocida. Las herramientas de detección de fraude que utilizan el machine learning hacen posible que los modelos de riesgo queden expuestos a patrones de ataque emergentes que las empresas individuales no detectarían por sí solas hasta que el daño ya estuviera hecho.

Ajustar los umbrales a lo largo del tiempo

Un conjunto de reglas demasiado agresivo bloquea a los clientes legítimos, pero si es demasiado permisivo, el fraude se escapa. La calibración correcta cambia a medida que lo hacen los patrones de fraude y a medida que acumulas más datos sobre qué indicios predijeron realmente el fraude y cuáles generaron falsos positivos. Elige herramientas de detección de fraude que proporcionen la visibilidad necesaria para hacer ajustes basados en pruebas y no en conjeturas.

Cerrar el bucle de retroalimentación

Cuando llega un contracargo, debe retroalimentar la lógica de la regla: qué alerta se activó, cuál no y si está justificado un ajuste del umbral. Cada incidente de fraude se convierte en una entrada que agudiza la detección con el tiempo, en lugar de ser un simple coste que hay que asumir.

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