Los card_payments son el método de pago más adoptado en Japón. En los sitios de comercio electrónico, su tasa de consumo representa el 80 % de todos los pagos. Esto indica su popularidad entre los clientes japoneses.

Si bien se espera que los card_payments sigan creciendo, los casos de fraude en el pago también se han convertido en un problema grave. Como resultado, muchos clientes tienen dudas sobre la seguridad de los card_payments.

Los esquemas y las técnicas de fraude se han vuelto cada vez más sofisticados y difíciles de detectar con los sistemas convencionales. Por lo tanto, las contramedidas que usan sistemas de IA equipados con capacidades avanzadas de machine learning (ML) están llamando la atención.

En este artículo, explicamos por qué la IA es útil para detectar el fraude con tarjeta de crédito y cómo funciona la IA para la detección de fraude. También exploramos las ventajas de implementar la IA y algunas consideraciones clave.

Conclusiones clave

• El fraude con tarjeta de crédito se vuelve más sofisticado cada año. Las medidas para combatirlo se han vuelto cada vez más difíciles de implementar. Por lo tanto, los sistemas de detección de fraude que emplean IA se han vuelto atractivos para las empresas.
  
• La detección de fraude mejorada por IA se produce a través del análisis automático de los patrones de transacción y la puntuación de los riesgos de fraude.
  
• Las ventajas de la IA para la detección de fraude incluyen la capacidad de detectar el fraude en tiempo real.
  
• Para mejorar la seguridad del sitio de comercio electrónico de una empresa, es importante capacitar a los empleados sobre seguridad y establecer un marco interno sólido, además de depender de la tecnología de IA.
  
• Stripe Radar permite a las empresas implementar medidas de seguridad avanzadas mediante machine learning (ML) que se adapta a los patrones de fraude en constante cambio.
  

¿Por qué es importante la IA para la detección de fraude con tarjetas de crédito?

En Japón, hay muchas opciones de pagos sin dinero en efectivo disponibles, como pagos con tarjeta de crédito, pagos con códigos de respuesta rápida (QR) y transferencias bancarias. Entre estas opciones, los pagos con tarjeta de crédito son muy versátiles y populares.

A medida que el fraude con tarjetas de crédito continúa aumentando en todo el mundo, el gobierno japonés ha desarrollado varias pautas, incluida la adopción obligatoria de 3D Secure 2.0. La implementación de sistemas de detección de fraude mejorados con IA es otra medida que se está considerando. A continuación, describimos los motivos principales del creciente interés en ellos.

Fraude con tarjetas de crédito en Japón

Según la Asociación de Crédito al Consumidor de Japón (JCA), la pérdida financiera total resultante del fraude con tarjetas de crédito en 2025 superó los ¥51 mil millones. Esto fue más del doble de la cifra de 2020 de ¥25.3 mil millones. La implementación de sistemas de detección de fraude de alta precisión que utilizan IA es importante para abordar esta situación.

El hallazgo más importante en estos datos es que las pérdidas totales para el período de octubre a diciembre de 2025 ascendieron a ¥9.39 mil millones. Esta es una disminución importante en comparación con el mismo período del año anterior: ¥16.23 mil millones.

Esta diferencia podría deberse a un efecto sinérgico que resultó de la implementación obligatoria de 3D Secure 2.0, que estaba programada para finales de marzo de 2025. Si a esto le sumamos la adopción generalizada de la IA para la detección de fraude, podemos ver los resultados de estos esfuerzos en los datos.

Fraude con tarjetas de crédito mediante IA

Los esquemas fraudulentos perpetrados por terceros se han vuelto cada vez más complejos y sofisticados debido al uso indebido de la IA. Esto dificulta garantizar la seguridad solo con sistemas convencionales basados en reglas.

Por ejemplo, la suplantación de identidad (phishing) es un tipo de esquema de fraude que usa IA. Los agentes fraudulentos generan grandes cantidades de correos electrónicos falsos mediante IA. Luego, usan los correos electrónicos para atraer a los destinatarios a sitios web falsos a fin de robar contraseñas de cuentas e información de tarjetas de crédito.

En la suplantación de identidad, los agentes fraudulentos usan los nombres de organizaciones reales y logotipos oficiales para engañar a los destinatarios y hacerles creer que los correos electrónicos son legítimos. Generan y envían instantáneamente grandes cantidades de correos electrónicos falsos escritos en lenguaje natural. Por lo tanto, es muy difícil para los sistemas convencionales identificar estas estafas con precisión.

Es importante usar la detección de fraude con IA para contrarrestar los esquemas que usan IA para cometer fraude. La tecnología de IA puede aprender sobre los patrones de fraude en constante cambio en tiempo real y adaptarse de inmediato.

Aumento de titulares de tarjetas

Los pagos con tarjeta de crédito se han convertido en una parte indispensable de la vida cotidiana en Japón. Las tarjetas de crédito permiten a los clientes ganar puntos y millas, y también ofrecen pagos en cuotas, pagos rotativos y pagos de bonificaciones. Además, las tarjetas de crédito están ganando popularidad debido a su conveniencia.

Sin embargo, a medida que aumenta la frecuencia de las transacciones con tarjeta en línea, también lo hace el riesgo de que esa información se vea comprometida. Una vez que la información se filtra, existe el riesgo de que se use indebidamente en una reacción en cadena en innumerables sitios de comercio electrónico y en otros lugares.

La detección de fraude con tarjetas de crédito mediante IA está atrayendo un gran interés entre las empresas de comercio electrónico. Como es una medida defensiva capaz de detectar anomalías en tiempo real, incluso puede defender contra esquemas que son difíciles de evitar por motivos estructurales.

Cómo la IA detecta el fraude con tarjetas de crédito

A continuación, analizamos los diferentes mecanismos que utiliza la IA para detectar el fraude con tarjetas de crédito.

Reconocimiento de patrones

La IA de detección de fraude utiliza el AA para analizar grandes cantidades de datos de pagos e identificar de forma automática patrones de fraude. Esto le permite detectar transacciones sospechosas de forma rápida y precisa. También se adapta a los patrones de fraude más recientes, lo que le permite detectar tácticas nuevas que los sistemas convencionales basados en reglas suelen pasar por alto.

Al analizar determinados datos desde varias perspectivas, la IA puede identificar esquemas fraudulentos. Los principales datos que se utilizan para el entrenamiento incluyen los siguientes:

• Montos de las transacciones
  
• Fechas y horas de las transacciones
  
• Ubicaciones de las transacciones (p. ej., país, región, etc.)
  
• Terminales utilizadas
  
• Información de la empresa
  
• Historial de compras y navegación anterior
  

La IA de detección de fraude utiliza estos datos para desarrollar modelos de IA que detectan anomalías, como compras inusuales o fraudulentas.

Por ejemplo, una tarjeta de crédito que suele usarse para transacciones pequeñas durante el día se utiliza a altas horas de la noche en un sitio web extranjero que vende artículos caros. La IA reconocerá esto al instante como un patrón anormal.

Además, la precisión se puede mejorar a partir de los comentarios de los resultados de detección, y el rendimiento de la detección se puede optimizar todavía más a través del entrenamiento continuo en respuesta a esquemas de fraude cada vez más sofisticados.

Calificación de riesgo de fraude

La IA de detección de fraude supervisa los patrones de transacciones desde todos los ángulos en tiempo real y evalúa (es decir, califica) cada transacción a partir de esos patrones. En otras palabras, la IA analiza automáticamente varios datos —como los montos y las ubicaciones de las transacciones— cada vez que se procesa un pago. Luego, cuantifica el riesgo de fraude.

Si la calificación supera el umbral, la IA determinará que existe un alto riesgo de fraude y bloqueará la transacción automáticamente o solicitará autenticación adicional.

Aprendizaje de datos entre sectores con IA multiempresa

Un desafío importante de las tecnologías de IA convencionales es que se entrenan únicamente con datos de transacciones de compañías de tarjetas de crédito individuales. Esto les dificulta abordar las actividades fraudulentas que no han enfrentado antes. La IA multiempresa implica una colaboración entre sectores para analizar los datos de las transacciones. Se ha considerado como una forma de superar este desafío.

Las empresas que adoptan la IA multiempresa comparten datos fraudulentos entre sí y entrenan a la IA de forma colaborativa. Por ejemplo, con la IA multiempresa, si una empresa detecta un patrón de fraude nuevo, otras empresas pueden comenzar a usar un modelo de IA que haya aprendido el patrón de manera automática de forma inmediata.

Al trabajar juntos como sector y compartir información, los sistemas de IA pueden contrarrestar esquemas fraudulentos complejos que las empresas individuales no podrían detectar por sí solas.

Ventajas de la IA para la detección de fraude

La adopción de IA para la detección de fraude ofrece muchas ventajas.

Bloquea el fraude al instante

La mayor ventaja de implementar IA para la detección de fraude es que utiliza tecnología de IA avanzada para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real y las bloquea automáticamente. Esto permite evitar el fraude antes de que se complete la transacción.

Este tipo de funcionalidad de bloqueo instantáneo en tiempo real mejorada por IA es importante para proteger a los clientes y minimizar las pérdidas de ganancias causadas por los contracargos.

Reduce la carga de trabajo operativa

La automatización del sistema puede reducir de manera significativa la carga de trabajo asociada al monitoreo y la detección. En el pasado, los operadores eran responsables de monitorear grandes cantidades de datos de transacciones para detectar fraudes. La excesiva carga de trabajo a menudo provocaba descuidos y creaba cuellos de botella.

La IA para la detección de fraude puede operar de manera constante y monitorear todas las transacciones en tiempo real. Además, si se detecta una transacción con un alto riesgo de fraude a través de la calificación, la IA envía una alerta de inmediato. Por este motivo, los operadores ya no necesitan revisar cada una de las transacciones (incluidas las legítimas) como lo hacían en el pasado. En su lugar, pueden destinar sus recursos a verificar los casos que son difíciles de evaluar por la IA por sí sola y brindar un servicio al cliente de alta calidad.

La IA para la detección de fraude que utiliza ML para mejorar continuamente la precisión de la detección también puede ayudar a reducir los falsos positivos (es decir, la identificación falsa de transacciones legítimas como fraudulentas). Esto puede reducir las cargas de trabajo y los costos asociados con la verificación manual y evitar que los clientes legítimos se vean afectados. Por lo tanto, también puede ayudar a las empresas a evitar la pérdida de oportunidades de venta.

Retén a los clientes

Las medidas de seguridad con IA para la detección de fraude garantizan la seguridad del cliente, mejoran la confiabilidad de la empresa y fortalecen aún más la imagen de marca.

Proporcionar un entorno de pago donde los clientes puedan usar sus tarjetas de crédito con confianza reduce su ansiedad y estrés durante el proceso de pago. También garantiza una experiencia de compra agradable, lo que contribuye directamente a la retención de clientes.

Desafíos de la IA para la detección de fraude

Los sistemas de detección de fraude mejorados por IA presentan algunos desafíos. Por lo tanto, se requiere precaución al implementarlos.

Pérdida de oportunidades de ventas

Incluso con una IA para la detección de fraude de alta precisión, todavía hay casos en los que las transacciones legítimas se marcan por error como fraudulentas. Si un pago de un cliente valioso se marca como fraudulento, puede disuadir al cliente de realizar compras. Esto da como resultado la pérdida de oportunidades de ventas.

Al introducir una IA para la detección de fraude, es importante establecer un umbral de detección razonable y verificar periódicamente la precisión del sistema.

Sin detección integral de fraude

Si bien la IA para la detección de fraude puede mejorar la seguridad de los sitios de comercio electrónico, es importante comprender que no puede evitar a la perfección todos los casos de fraude. Habrá casos en los que no podrá contrarrestar por completo los sofisticados esquemas de fraude que se siguen desarrollando.

En lugar de depender solo de los sistemas de IA, es importante implementar medidas de seguridad —como 3D Secure 2.0— para el funcionamiento seguro de los sitios web. Las empresas también pueden centrarse en la capacitación de los empleados y establecer un sistema que permita al personal responsable tomar decisiones finales.

Decisiones de fraude poco claras

Incluso cuando la IA detecta fraude, puede ocurrir el fenómeno de «caja negra de la IA». Esto significa que la base de la decisión de la IA no está clara y que los representantes de la empresa no pueden ofrecer una explicación. Si un representante no puede explicar de forma clara a un cliente valioso por qué se marcó su pago como fraudulento, hay muchas probabilidades de que disminuya la satisfacción del cliente.

La inteligencia artificial explicable (XAI) es una tecnología de IA que visualiza la base para la toma de decisiones y proporciona explicaciones. La XAI ha llamado la atención a nivel mundial como solución a este desafío.

En la UE, hay una tendencia creciente hacia el establecimiento de normas legales específicas para la IA. Esto incluye el requisito legal en virtud de la Ley de Inteligencia Artificial de proporcionar explicaciones de las decisiones de la IA. Se espera que se introduzcan regulaciones similares en Japón, lo que podría conducir a la adopción generalizada de la XAI.

Por lo tanto, al elegir una IA para la detección de fraude, es importante elegir un sistema que proporcione explicaciones lógicas de cómo llegó a sus decisiones: uno que los humanos puedan entender.

Preguntas frecuentes

En esta sección, respondemos las preguntas frecuentes sobre la IA para la detección de fraude con tarjeta de crédito en Japón.

Cómo puede ayudar Stripe Radar

Stripe Radar utiliza modelos de IA para detectar y prevenir fraudes. Estos modelos, entrenados con datos de la red global de Stripe, se actualizan continuamente en función de las últimas tendencias de fraude, lo cual mantiene a tu empresa protegida a medida que evoluciona.

Stripe también ofrece Radar para Equipos de Fraude, que permite a los usuarios agregar reglas personalizadas que abordan escenarios de fraude específicos de sus empresas y acceder a información avanzada sobre fraude.

Radar permite que tu empresa logre lo siguiente:

• Evita las pérdidas por fraude: Stripe procesa más de USD 1.9 billones en pagos al año. Esta escala permite que Radar ayude de manera exclusiva a detectar y evitar el fraude, lo que te permite ahorrar dinero.

• Aumentar los ingresos: los modelos de IA de Radar se entrenan con datos reales de disputas, información de clientes, datos de navegación y más. Esto permite que Radar identifique transacciones de riesgo y reduzca falsos positivos, lo que aumenta tus ingresos.

• Ahorrar tiempo: Radar se integra en Stripe y no necesita líneas de código para su configuración. También puedes controlar el rendimiento del fraude, escribir reglas y mucho más en una sola plataforma, lo que aumenta la eficiencia.

Obtén más información sobre Stripe Radar o empieza a utilizarlo hoy.