La prevención del fraude en el comercio minorista comienza por comprender cómo se dirige el fraude a los sistemas de pago y devoluciones de las empresas, desde el proceso de compra hasta el reembolso. Las políticas de devolución ayudan a crear confianza en el cliente, y los derechos de disputa protegen a los titulares de la tarjeta. El fraude explota ambos aspectos. Sin embargo, en 2025, el 44 % de las instituciones de EE. UU. y Canadá dependían principal o totalmente de procesos manuales para abordar el fraude. Esto puede dificultar la detección de tipos de fraude sofisticados y emergentes.

A continuación, analizaremos las categorías de fraude que más afectan a las empresas de comercio minorista, cómo identifican las empresas el fraude en los datos de las transacciones y qué controles reducen la exposición a través de canales por Internet y en la tienda física.

De un vistazo

• El fraude en el comercio minorista abarca el fraude de tarjeta no presente (CNP), el abuso de las devoluciones y el fraude amistoso. Cada tipo tiene patrones distintos que requieren diferentes enfoques de detección.

• La detección eficaz del fraude en el comercio minorista combina el comportamiento de los pedidos, los datos del dispositivo y el historial de transacciones. Ninguna señal es fiable por sí sola.

• Los comercios minoristas omnicanal se enfrentan a una exposición única. Los patrones de fraude que se originan por Internet a menudo aparecen en las tiendas físicas.

¿Qué es el fraude en el comercio minorista?

El fraude en el comercio minorista es el robo que ocurre a través de los sistemas de pago y devoluciones de los que dependen las empresas. Ese fraude abarca una variedad de métodos, en tiendas físicas y por Internet, que los estafadores usan para obtener bienes, servicios o fondos de una empresa de comercio minorista.

¿Cuáles son los tipos de fraude comunes en el comercio minorista?

El fraude en el comercio minorista aparece en diferentes partes del ciclo de vida de la compra. Cada tipo involucra a diferentes actores y requiere una respuesta diferente:

• Fraude de tarjeta no presente (CNP): Consiste en usar credenciales de pago robadas para completar una compra sin la tarjeta física. Los datos de la tarjeta robada se obtienen a través de filtraciones, suplantación de identidad o mercados de la red oscura, y luego se usan para realizar pedidos antes de que el titular de la tarjeta legítimo se dé cuenta.

• Ataques al número de identificación bancaria (BIN): Consiste en probar miles de combinaciones de números de tarjetas en el proceso de compra de una empresa con un script automatizado para buscar números válidos. La empresa asume las tarifas de autorización por cada intento, y un acierto exitoso da como resultado un pedido fraudulento que a menudo desencadena un contracargo.

• «Wardrobing» o fraude de devolución de prendas usadas: Consiste en comprar artículos (normalmente ropa, dispositivos electrónicos o herramientas) con la intención de usarlos brevemente y devolverlos para obtener un reembolso completo. Esto suele dejar a la empresa con mercancía que no puede revenderse a precio completo.

• Fraude de recibos: Consiste en devolver mercancía con un recibo fraudulento o alterado para reclamar un reembolso mayor que el precio de compra.

• Esquemas de reembolso sin devolución: Consiste en reclamar que un artículo nunca llegó o llegó dañado para obtener un reembolso mientras se queda con la mercancía.

• Fraude amistoso: Disputar un cargo legítimo con el emisor de la tarjeta y afirmar que la transacción no estaba autorizada o que el artículo nunca llegó. Esto desencadena un contracargo a pesar de que el pedido sea genuino.

¿Cómo detectan los comercios minoristas los patrones de fraude?

La detección de fraude en el comercio minorista implica cruzar varias señales. Individualmente, estas señales pueden justificarse, pero colectivamente apuntan a un riesgo elevado.

Estas señales son las más importantes:

• Velocidad del pedido: Varios pedidos realizados en rápida sucesión desde el mismo dispositivo o dirección de protocolo de Internet (IP) o a la misma dirección de envío.

• Discrepancia entre el envío y la facturación: Un pedido en el que la dirección de facturación y la de envío se encuentran en estados o países diferentes. Esto justifica una revisión más exhaustiva cuando la dirección de envío es un transitario o un servicio de reenvío que oculta el destino final.

• Señales de dispositivos: El tipo de navegador, el sistema operativo y la huella del dispositivo revelan si un pedido proviene de un dispositivo conocido asociado a la cuenta o de un entorno desconocido. Los pedidos realizados a través de redes privadas virtuales (VPN) aparecen en ubicaciones geográficas incompatibles con el historial del titular de la tarjeta.

• Vencimiento del correo electrónico y la cuenta: Un cliente nuevo con una cuenta creada unos minutos antes de realizar un pedido de gran valor, o una cuenta creada con una dirección de correo electrónico temporal (cadenas de caracteres aleatorios o direcciones de servicios de correo electrónico desechables).

• Historial de devoluciones: Un cliente con una tasa de devolución inusualmente alta, en particular en las mismas categorías de productos. Esta señal es especialmente relevante para el fraude de devoluciones y los esquemas de reembolso sin devolución.

¿Qué estrategias de prevención de fraude en el comercio minorista deben usar las empresas?

La prevención eficaz del fraude en el comercio minorista funciona en tres capas: antes de la autorización, después de realizar el pedido y en el mostrador de devoluciones. Ningún control individual abarca los tres, pero usar estos métodos juntos puede crear una capa protectora:

• Servicio de verificación de la dirección (AVS): Las comprobaciones de AVS comparan la dirección de facturación proporcionada en el proceso de compra con la dirección registrada con el emisor de la tarjeta. Ni el AVS ni las comprobaciones del código de valor de verificación (CVV) son infalibles (los datos de tarjetas robadas a menudo incluyen direcciones de facturación y números CVV), pero ambos aumentan el coste y la complejidad del fraude de tarjeta no presente (CNP).

• 3D Secure (3DS): 3DS añade una capa de autenticación para las transacciones CNP. Cuando una transacción se clasifica como de alto riesgo, 3DS dirige al titular de la tarjeta a través de un paso de verificación con su banco. Por lo general, transfiere la responsabilidad de las transacciones fraudulentas de la empresa al emisor de la tarjeta.

• Colas de revisión posteriores al pedido: Los pedidos de alto riesgo deben dirigirse a una cola de revisión manual antes de la gestión logística, no después. Define los criterios claramente (p. ej., pedidos por encima de un valor específico, clientes nuevos que piden varias unidades del mismo artículo de gran valor, direcciones de envío y facturación que no coinciden), y asigna a la cola personas que entiendan cómo es el fraude en tu categoría de productos.

• Aplicación de la política de devoluciones: Exigir un recibo, limitar el plazo de devolución y marcar cuentas con altas tasas de devolución son controles eficaces. El seguimiento de las devoluciones a nivel de cliente a través de los canales es importante para el abuso de alto volumen; un cliente que ha devuelto 15 de sus últimas 20 compras tiene un perfil de riesgo diferente al de un cliente que devuelve por primera vez.

¿Cómo cambia el riesgo de fraude en el comercio minorista omnicanal?

Las empresas de comercio minorista omnicanal se enfrentan a una exposición al fraude que las empresas exclusivamente por Internet o en tiendas físicas no sufren. Cuando operas en ambos canales, los patrones de fraude que comienzan en un entorno a menudo se resuelven en el otro.

Veamos algunos ejemplos:

• Comprar por Internet y devolver en la tienda física (BORIS): Un actor fraudulento realiza un pedido por Internet utilizando credenciales robadas y, a continuación, devuelve la mercancía en la tienda física a cambio de dinero en efectivo o crédito de la tienda. El empleado de la tienda ve un registro de la transacción y una solicitud de devolución, pero la compra original era fraudulenta. Si tus sistemas por Internet y en la tienda física no comparten datos en tiempo real, es probable que la devolución se procese antes de que se alerte del fraude.

• Comprar por Internet y recoger en la tienda física (BOPIS): Los pedidos fraudulentos realizados por Internet para recogerlos en la tienda física pueden permitir a los estafadores recoger la mercancía antes de que las revisiones de fraude detecten el pedido. Los pedidos BOPIS de gran valor para el mismo día justifican el mismo escrutinio que los pedidos por Internet con envío urgente.

• Datos de clientes fragmentados: Los controles de fraude coherentes en todos los canales requieren datos de clientes unificados. Si tus plataformas de punto de venta y e-commerce no comparten el historial de compras y devoluciones a nivel de cuenta, estás ejecutando dos sistemas de prevención de fraude separados con una brecha que da vía libre al fraude.

¿Cómo ayudan las herramientas de prevención de fraude a las empresas de comercio minorista?

En lugar de revisar cada pedido con una lista de verificación, un sistema de detección de fraude puntúa las transacciones en tiempo real basándose en cientos de señales. El sistema utiliza un modelo de machine learning entrenado con datos de transacciones de varias empresas para puntuar cada pago. Por lo tanto, una tarjeta que haya aparecido en transacciones fraudulentas en otras empresas tendrá una puntuación de riesgo elevada antes de que llegue a tu proceso de compra. La herramienta de prevención de fraude dirige los pedidos de alto riesgo para su revisión o los rechaza automáticamente.

Las reglas personalizadas para el riesgo específico del comercio minorista se pueden crear por encima de la línea base de un modelo de machine learning. Una empresa que vende productos electrónicos de consumo puede marcar pedidos que se envían a transitarios, pedidos por encima de cierto valor de cuentas creadas en las últimas 24 horas, o pedidos en los que se ha utilizado la misma tarjeta en varias cuentas. La empresa puede actualizar esas reglas a medida que cambian los patrones de fraude.

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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.

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