A medida que el volumen de transacciones en línea crece con el tiempo, aumenta el número de compras legítimas que se rechazan injustamente. Además del golpe financiero por la pérdida de ingresos, estos «falsos rechazos» pueden erosionar la confianza del cliente y disminuir la lealtad a la marca, ya que es más probable que los clientes frustrados abandonen sus carritos de compras y recurran a la competencia.

Las empresas deben encontrar un equilibrio entre la implementación de tácticas de prevención de fraude y la oferta de experiencias de compra rápidas, intuitivas y cómodas para los clientes. Pero primero, las empresas deben comprender las razones detrás de los falsos rechazos antes de implementar estrategias para reducirlos.

A continuación, repasaremos los aspectos importantes de los rechazos falsos: qué son, por qué ocurren, qué los causa y las prácticas recomendadas para evitarlos, sin menoscabar la experiencia de transacción simple y segura para los clientes. Esto es lo que debes saber.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué son los falsos rechazos?
  
• ¿Por qué se producen los falsos rechazos?
  
• Cómo evitar falsos rechazos
  
• Cómo evita Stripe los falsos rechazos
  

¿Qué son los falsos rechazos?

Los falsos rechazos, también conocidos como «falsos positivos», se producen cuando una transacción legítima es declinada o rechazada por parte de un banco o procesador de pagos.

¿Por qué se producen los falsos rechazos?

A menudo, los falsos rechazos se producen debido a los sistemas y algoritmos que detectan y previenen la actividad fraudulenta. Si bien estos sistemas están diseñados para proteger tanto a los clientes como a las instituciones financieras, a veces pueden ser demasiado cautelosos o contener imprecisiones que conducen al rechazo de transacciones válidas.

Conocer los motivos de los falsos rechazos puede ayudar a los clientes y a las empresas a tomar medidas preventivas y a gestionar estos casos de forma más eficaz. A continuación, te presentamos algunas de las razones más comunes por las que se producen los falsos rechazos:

• Patrones de gasto inusuales
  Es una práctica estándar que los bancos y las empresas de tarjetas de crédito monitoreen los patrones de gasto de sus clientes. Si una transacción no es coherente con el comportamiento de gasto histórico, como una compra inusualmente grande o una serie de transacciones rápidas, estos sistemas de monitoreo pueden marcarla como potencialmente fraudulenta. Si bien esta medida puede prevenir el fraude, a veces detecta transacciones legítimas.

• Errores técnicos
  El procesamiento de transacciones involucra sistemas y redes complejos. A veces, una falla técnica, un retraso en la red o un error de comunicación entre diferentes sistemas pueden hacer que se rechace una transacción. Esto puede ocurrir incluso si no hay nada inherentemente sospechoso o inusual en la transacción.

• Exceder los límites
  Las instituciones financieras a menudo establecen límites diarios o transaccionales en las cuentas para mitigar las posibles pérdidas por fraude. Si un cliente intenta realizar una compra que supera estos límites predefinidos, la transacción puede ser rechazada. Si bien estos límites pueden ser una medida útil de prevención de fraude, también pueden causar frustración a un cliente que quiere hacer una compra grande pero legítima.

• Información incorrecta
  Durante una transacción, la información del cliente, como su dirección de facturación, código de seguridad de la tarjeta, y la fecha de vencimiento, debe verificarse. Si hay alguna discrepancia entre esta información y la que el banco tiene registrada, la transacción puede ser rechazada. Esta es una medida de seguridad común para garantizar que la persona que realiza la transacción sea el titular legítimo de la tarjeta.

• Técnicas de autorización obsoletas
  Algunos procesadores de pagos pueden usar algoritmos de detección de fraudes obsoletos. A medida que los métodos de fraude evolucionan, también deben hacerlo los algoritmos diseñados para detectarlos. Es posible que los sistemas obsoletos no sean capaces de discernir entre la actividad legítima y la fraudulenta, lo que provocará un mayor número de rechazos falsos.

• Algoritmos estrictos de detección de fraudes
  Algunos algoritmos de detección de fraudes son demasiado cautelosos y señalan las transacciones legítimas cuando se parecen un poco a patrones potencialmente fraudulentos.

• Factores desencadenantes geográficos
  Las transacciones realizadas desde ubicaciones geográficas que están lejos del lugar de origen o la región de un cliente, o desde regiones que comúnmente se asocian con actividades fraudulentas, a menudo se consideran sospechosas. Por ejemplo, si un cliente de EE. UU. que rara vez o nunca viaja al extranjero de repente realiza una compra en un país diferente, esto podría activar una señal de seguridad.

• Tarjetas o cuentas vencidas
  El uso de una tarjeta de crédito vencida o una cuenta cerrada también puede hacer que la transacción sea rechazada. Es posible que el cliente no sepa que su tarjeta venció o que hubo un cambio en el estado de su cuenta, lo que lleva a que se rechace cuando intente realizar una transacción legítima.

Los clientes pueden tomar medidas para evitar falsos rechazos, como notificar a su banco antes de realizar compras grandes o internacionales. Las empresas pueden trabajar con procesadores de pagos que utilicen algoritmos de detección de fraudes más sofisticados y adaptables para reducir la cantidad de falsos rechazos. A continuación, encontrarás más información sobre cómo las empresas pueden diseñar un sistema de detección de fraudes altamente sensible que sea mínimamente perjudicial para las transacciones legítimas.

Cómo evitar falsos rechazos

Para reducir la frecuencia de falsos rechazos, las empresas deben equilibrar la prevención de fraude con una experiencia de usuario fluida. A continuación, te presentamos algunas estrategias y tácticas clave que las empresas pueden utilizar para hacer frente a los falsos rechazos:

• Utilizar herramientas avanzadas de detección de fraudes
  Habilitar sistemas modernos de detección de fraudes que utilicen machine learning e inteligencia artificial. Estos sistemas pueden analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que los hace expertos en distinguir entre transacciones genuinas y fraudulentas sin causar rechazos falsos innecesarios.

• Personalizar la configuración de detección de fraudes
  Muchos procesadores de pagos permiten a las empresas personalizar la configuración de sus herramientas de detección de fraudes. Al ajustar esta configuración para que sea más indulgente o refleje mejor la base de clientes y los patrones de transacciones de la empresa, las empresas pueden reducir los falsos rechazos.

• Implementar la autenticación multifactor (MFA)
  En lugar de rechazar una transacción de plano, las empresas pueden exigir una verificación extra para las transacciones marcadas como sospechosas. Por ejemplo, enviar una contraseña de un solo uso al número de teléfono móvil registrado o a la dirección de correo electrónico del cliente puede agregar una capa de seguridad sin rechazar la transacción de inmediato.

• Actualizar periódicamente los datos de los clientes
  Mantén actualizados los datos de los clientes, como direcciones y números de teléfono. Esto garantizará que la información utilizada para la verificación durante las transacciones esté actualizada, lo que reducirá la posibilidad de rechazos debido a discrepancias en la información.

• Informar a los clientes los límites de las cuentas
  Informa a los clientes los límites o restricciones de gasto diario en sus cuentas e infórmales sobre cómo pueden cambiar estos límites, si es necesario. Esto puede evitar que transacciones genuinas sean rechazadas debido a que exceden los límites preestablecidos.

• Incluir en la lista de permitidos a clientes de confianza
  Si una empresa tiene clientes habituales que tienen un historial de transacciones legítimas, estos clientes pueden ser incluidos en la lista de permitidos. Esto significa que las transacciones de estos clientes se someten a controles menos estrictos, lo que reduce la probabilidad de falsos rechazos.

• Analizar datos
  Al analizar los datos de las transacciones, las empresas pueden identificar patrones y tendencias que les ayuden a comprender qué transacciones pueden ser falsos rechazos. Esta información se puede utilizar para ajustar los sistemas de detección de fraudes.

• Buscar la opinión de los clientes
  Anima a los clientes a que envíen sus comentarios si experimentan un falso rechazo. Esta información puede ser muy valiosa para entender las razones detrás de los falsos rechazos y hacer los ajustes necesarios en los sistemas de detección de fraudes.

• Monitorea y revisar las transacciones rechazadas
  Revisa con regularidad las transacciones que se rechazaron para identificar patrones o puntos en común entre los falsos rechazos. Esto puede ayudar a ajustar adecuadamente las medidas de detección de fraudes.

Para todas estas tácticas, elegir el proveedor de procesamiento de pagos adecuado es clave. La forma en que tu procesador de pagos maneja los falsos rechazos puede hacer que el proceso sea frustrante o sin esfuerzo.

Cómo Stripe evita los falsos rechazos

El sofisticado enfoque de Stripe para la detección y prevención de fraudes reduce los falsos rechazos mediante una combinación de machine learning y análisis de datos. A continuación, te ofrecemos un resumen de cómo Stripe diseña sistemas de pago para que sean lo más resistentes posible a los falsos rechazos:

• Grandes conjuntos de datos
  Stripe procesa miles de millones de dólares en transacciones todos los años y crea un gran conjunto de datos que los algoritmos de machine learning pueden utilizar para identificar patrones y tendencias de manera más eficaz. Los algoritmos de Stripe analizan estos datos para comprender mejor qué constituye una transacción típica frente a un fraude.

• Aprendizaje y adaptación en tiempo real
  Los modelos de machine learning de Stripe son capaces de aprender en tiempo real. A medida que procesan las transacciones, analizan continuamente los resultados y se adaptan en consecuencia. Esta adaptación en tiempo real permite que los modelos se mantengan actualizados con los últimos patrones de fraude sin comprometer las tasas de aprobación de las transacciones legítimas.

• Personalización para diferentes negocios
  Stripe entiende que las empresas son diversas y que lo que podría considerarse una transacción normal para una puede ser inusual para otra. Por lo tanto, los modelos de machine learning de Stripe se adaptan a los patrones de transacciones específicos de cada empresa. Esta personalización reduce la probabilidad de que una transacción legítima se marque falsamente como fraudulenta debido a las normas específicas del sector.

• Puntuación de riesgo
  Stripe asigna a cada transacción un puntuación de riesgo, que representa la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta. Las empresas pueden utilizar estas puntuaciones de riesgo para establecer sus propios umbrales sobre cuándo una transacción debe rechazarse automáticamente o marcarse para revisión manual. Esto les da a las empresas más control y flexibilidad en la gestión de la prevención de fraude.

• Stripe Radar
  Stripe Radar utiliza machine learning para evaluar las transacciones en busca de fraude. Radar tiene en cuenta cientos de señales sobre cada transacción y utiliza datos de toda la red de Stripe para detectar y prevenir el fraude, a la vez que se adapta automáticamente a los patrones cambiantes de fraude. Las empresas también pueden establecer normativas personalizadas que se ajusten a sus propios requisitos.

• Herramientas de autenticación
  Stripe admite 3D Secure, una herramienta de autenticación que agrega una capa extra de verificación para los pagos con tarjeta. Incluso si una transacción se marca como potencialmente riesgosa, el cliente puede completar la compra proporcionando una verificación extra, lo que reduce la posibilidad de un falso rechazo.

Al incorporar estos elementos en sus medidas de detección y prevención de fraudes, Stripe reduce los falsos rechazos al tiempo que mantiene una sólida defensa contra las transacciones fraudulentas. Para obtener más información y comenzar a usar Stripe, ingresa aquí.