El abuso de reembolsos es cualquier intento de un cliente de explotar la política de reembolso de una empresa para obtener dinero o bienes de manera injusta. Los minoristas estimaron que el 15,8 % de sus ventas anuales se devolverían en 2025, por un total de 849.900 millones de dólares. Aunque el abuso de reembolsos le cuesta dinero a los minoristas, no siempre recibe la misma atención que otros tipos de fraude. Esto se debe en parte a que el abuso de reembolsos se esconde dentro de un proceso diseñado para ayudar a los clientes. También se debe a que las señales del abuso de reembolsos están distribuidas entre sistemas que no siempre se comunican entre sí, por lo que puede ser difícil de detectar y detener.

A continuación, veremos cómo funciona el abuso de reembolsos, cómo detectar patrones y señales de alerta, y qué controles pueden detectar el abuso sin penalizar a los clientes legítimos.

Destacados

• El abuso de reembolsos elude las redes de tarjetas. Sin una visibilidad transversal deliberada entre sistemas, es posible que tu equipo antifraude nunca lo detecte.

• Una señal frecuente y fiable del abuso de reembolsos son los patrones de comportamiento repetidos en cuentas que comparten infraestructura, atributos de identidad o huellas de dispositivo.

• La mitigación efectiva incluye múltiples controles, que pueden incluir reglas de umbral, detección de anomalías y restricciones para los abusadores confirmados.

¿Qué es el abuso de reembolsos?

El abuso de reembolsos es la explotación sistemática del proceso de reembolso o devolución de una empresa para extraer dinero o bienes de forma ilegítima. Si alguien obtiene un reembolso alegando que un producto nunca llegó cuando en realidad sí lo hizo, eso es abuso de reembolsos. También es abuso de reembolsos si alguien recibe un reembolso por devolver una caja vacía, un artículo falsificado o un vestido usado que compró para ponerse una sola vez.

¿En qué se diferencia el abuso de reembolsos del fraude por contracargos?

El abuso de reembolsos y el fraude por contracargos están relacionados, pero son distintos. El fraude por contracargos se produce cuando el titular de la tarjeta disputa una transacción legítima ante el banco, lo que inicia un proceso de disputa formal. El cargo se revierte a nivel de red y la empresa pierde el importe de la transacción más una comisión por disputa, a menos que impugne con éxito la reclamación con pruebas.

El abuso de reembolsos elude el banco y la red de tarjetas. En cambio, quien abusa de los reembolsos extrae dinero a través del flujo de trabajo de reembolso habitual de la empresa. No existe un proceso formal externo, lo que significa que a menudo no queda ningún registro de nada inusual.

Por este motivo, tu tasa de contracargos no te dirá nada sobre tu tasa de abuso de reembolsos. Y como las reclamaciones de reembolso suelen ser gestionadas por el personal de atención al cliente, es posible que tu equipo antifraude no detecte el abuso de reembolsos a menos que exista un proceso de mitigación deliberado.

¿Cuáles son los patrones más comunes de abuso de reembolsos?

Conviene aprender a reconocer algunos tipos comunes de abuso de reembolsos.

Estos son los principales patrones:

• Devoluciones con caja vacía o sustitución de partida: se producen cuando el cliente que solicita un reembolso devuelve el embalaje sin nada dentro o sustituye la partida recibida por una versión rota o falsificada. Es habitual en electrónica de consumo y ropa.

• Wardrobing: en este tipo de abuso, las partidas (normalmente ropa, pero también herramientas y equipos) se compran, se usan y se devuelven dentro del plazo de reembolso. La partida se devuelve en condición técnicamente apta para la devolución, pero a menudo no puede revenderse a su valor completo o directamente no puede revenderse.

• Reclamaciones de entrega falsas: en este caso, la partida se envió según lo previsto, pero el cliente alega que nunca llegó. Estas reclamaciones pueden ser difíciles de disputar de forma individual debido al elevado volumen de envíos.

• Ciclos de reembolso entre cuentas: quien comete este tipo de abuso crea múltiples cuentas y repite el mismo patrón en todas ellas para mantenerse por debajo de los umbrales por cuenta. Algunas operaciones de ciclos de reembolso implican equipos organizados que mantienen la separación entre cuentas trabajando a través de proxies y números de tarjeta virtual.

• Explotación de lagunas en la política: en este caso, alguien lee tu política con atención en busca de casos límite (p. ej., devolución gratuita sin importe mínimo, aprobación automática de reembolsos por debajo de cierto umbral, crédito en tienda instantáneo sin inspección previa). Estos abusadores suelen tener múltiples cuentas para repetir el engaño.

• Conspiración con empleados o servicios de envíos: el abuso de reembolsos puede implicar a empleados que aprueban deliberadamente reclamaciones que no deberían, o a empleados del servicio de envíos que marcan paquetes como no entregados cuando sí lo fueron. El fraude en devoluciones por la conspiración de empleados representó el 39 % del abuso de reembolsos en el comercio minorista en 2024.

¿Cuáles son las señales más comunes de abuso de reembolsos?

Ciertas señales que se dan de forma simultánea apuntan al abuso de reembolsos, sobre todo cuando se repiten.

Cuidado con:

• Varias cuentas que comparten infraestructura: si los dominios de correo electrónico, las direcciones de envío, las huellas de dispositivo o los métodos de pago se comparten entre cuentas aparentemente diferentes, podría ser una señal de abuso de reembolsos.

• Frecuencia de reembolsos anormal: si la tasa de reembolso de un cliente o grupo determinado está muy por encima de la línea base de tu categoría, merece la pena investigarlo. Una devolución en diez pedidos puede ser normal; cinco devoluciones en seis pedidos justifican un análisis más detallado.

• Reclamaciones de artículos de alto valor o difíciles de verificar: en general, el abuso de reembolsos se concentra en categorías de productos en las que los artículos son costosos y su estado es difícil de evaluar a distancia.

• Reclamaciones de reembolso cronometradas al límite de la política: las reclamaciones que llegan en el límite máximo de tu período de devolución podrían indicar que alguien está aprovechando el sistema.

• Señales de red y dispositivo: los pedidos realizados a través de redes privadas virtuales (VPN), proxies, direcciones de Protocolo de Internet (IP) asociadas a abusos anteriores o huellas de dispositivo compartidas entre varias cuentas podrían indicar el tipo de enmascaramiento de identidad que emplean las operaciones de abuso organizado.

• Direcciones de envío vinculadas a servicios de reenvío: los servicios de transporte de carga y las direcciones de reenvío están frecuentemente asociados al abuso de reembolsos.

¿Cómo debe una empresa crear un marco de mitigación por capas para evitar el abuso de reembolsos?

Para mitigar el abuso de reembolsos, apila numerosos controles que detecten cosas diferentes. El objetivo es hacer que el abuso sea suficientemente difícil como para que deje de ser rentable.

Esto es lo que debes implementar:

• Reglas de umbral: marca cualquier cuenta que presente más de tres reclamaciones de reembolso en 90 días o que reclame reembolsos por un total superior a un porcentaje determinado de todas las compras realizadas. Estas reglas marcan el posible abuso de reembolsos para su revisión.

• Detección de anomalías: la detección de anomalías se sitúa por encima de las reglas de umbral. Este proceso analiza el comportamiento de los reembolsos en relación con las líneas base de cohorte, lo que te permite comparar con una distribución de referencia y comprender qué es verdaderamente anómalo. Por ejemplo, una cuenta con una tasa de reembolso del 40 % es más sospechosa si la tasa de reembolso base de la categoría es del 8 %.

• Vinculación de identidades: la vinculación de identidades te permite conectar puntos entre cuentas relacionando huellas de dispositivo, direcciones IP, patrones de correo electrónico, direcciones de envío e instrumentos de pago. Las cuentas que comparten infraestructura pero fueron creadas con nombres diferentes podrían ser fraudulentas. Stripe Radar realiza parte de esta vinculación de identidades utilizando señales de toda la red de Stripe, por lo que puede identificar patrones que los datos de una sola empresa no detectarían por sí solos.

• Revisiones basadas en riesgo: crea una cola de revisión gestionada por personas para las reclamaciones sospechosas. Por ejemplo, un reembolso de 12 dólares para un cliente nuevo sin señales de alerta puede aprobarse automáticamente. Pero si una reclamación de 300 dólares proviene de una cuenta con tres reembolsos previos que comparte una huella de dispositivo con dos cuentas marcadas, debe ir a la cola de revisión.

• Restricciones progresivas: si una cuenta comete un abuso de devoluciones, rechazar la reclamación actual no es suficiente. Esa cuenta, y cualquier cuenta vinculada, debe quedar restringida en el futuro. Las restricciones pueden incluir la exigencia de prueba fotográfica para las devoluciones, la eliminación del acceso a las opciones de reembolso inmediato o el marcado de pedidos para revisión manual.

¿Cómo equilibrar los controles contra el abuso de reembolsos con la experiencia del cliente?

Si los controles antifraude son demasiado amplios o estrictos, podrías compensar en exceso o empezar a denegar solicitudes de reembolso de clientes legítimos. Es importante encontrar el equilibrio adecuado.

Aquí te explicamos lo que debes hacer:

• Segmenta por riesgo: el proceso de reembolso no debe ser idéntico en todos los niveles de riesgo. Los clientes de bajo riesgo deben ver un proceso de devolución rápido y sencillo. Las señales de alto riesgo deben dar lugar a pasos adicionales, como documentación fotográfica, períodos de revisión más largos o aprobación manual.

• Comunícate con claridad: cuando solicites a los clientes que aporten documentación adicional, sé transparente y guíalos por el proceso con rapidez. Las denegaciones opacas o los retrasos sin explicación son frustrantes y pueden causar daños duraderos.

• Asigna responsabilidad: en muchas organizaciones, el abuso de reembolsos cae en una brecha de responsabilidad entre los equipos de fraude y atención al cliente. Los equipos antifraude se centran en el fraude en pagos, mientras que los equipos de atención al cliente tienen el incentivo de resolver reclamaciones, no de marcarlas. El abuso de reembolsos necesita un propietario con visibilidad sobre ambos lados para que el servicio de atención al cliente pueda seguir centrándose en la satisfacción.

¿Qué métricas se pueden usar para hacer un seguimiento del abuso de reembolsos?

Los indicadores de abuso de reembolsos pueden ayudarte a hacer un seguimiento de la magnitud del problema, acotarlo a segmentos específicos y ver qué tan bien funcionan tus soluciones.

Esto es lo que debes medir:

• Tasa de reembolso por cohorte: desglosa tu tasa de reembolso general por antigüedad del cliente, canal de adquisición, categoría de producto y geografía. El abuso tiende a concentrarse en segmentos específicos.

• Tasa de reembolsos recurrentes: averigua qué porcentaje de las reclamaciones de reembolso proviene de clientes que han presentado más de una reclamación en los últimos 90 días. Este dato, seguido a lo largo del tiempo, te indica si tus controles contra el abuso de reembolsos están funcionando.

• Tasa de falsos positivos: busca una tasa de falsos positivos baja. Extrae un conjunto de reclamaciones marcadas y revísalas manualmente para determinar con qué frecuencia estás denegando o retrasando reclamaciones legítimas.

• Tasa de recuperación: determina qué porcentaje de los casos de fraude confirmado resultó en la recuperación de bienes o valor. Úsalo para evaluar la eficacia de tu respuesta al abuso de reembolsos posterior a la confirmación.

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.

Obtén más información sobre Stripe Radar o empieza hoy mismo. Si te interesa obtener más información sobre la solución de Radar para el abuso de reembolsos, apúntate a nuestra lista de espera.