La gestión del fraude es la práctica de detectar, prevenir y mitigar el fraude. Abarca distintas actividades, como el monitoreo de las transacciones; el análisis de patrones de comportamiento sospechoso, la implementación de sistemas de verificación y la formación del personal y los clientes sobre cómo reconocer y denunciar los intentos de fraude. Según Statista, las pérdidas a nivel mundial por fraude con tarjeta en 2021 fueron de más de USD 30,000 millones. Todas las empresas susceptibles al fraude, desde el robo de identidad hasta el fraude financiero o las infracciones de ciberseguridad, deben contar con un sistema de gestión del fraude. Además, algunas empresas, como las instituciones financieras y las plataformas de comercio electrónico, necesitan con especial urgencia sistemas de gestión del fraude.

A continuación, veremos cómo las empresas pueden empezar a definir sus estrategias y operaciones de gestión del fraude, que van desde las prácticas recomendadas generales hasta las consideraciones de un sector específico.

¿Qué contiene este artículo?

• Prácticas recomendadas de la gestión del fraude
  
• Cómo elegir la solución de gestión del fraude adecuada
  
• Cómo puede ayudarte Stripe
  

Prácticas recomendadas de la gestión del fraude

Las empresas tienen varias opciones en torno a la gestión del fraude. Cada empresa debe elegir cuidadosamente su enfoque y crear una solución que aborde sus prioridades y vulnerabilidades específicas. Sin embargo, hay algunas prácticas recomendadas de gestión del fraude que beneficiarán a casi todas las empresas:

• Protección por capas: adopta una estrategia de protección por capas que no solo incluya cortafuegos y software antivirus, sino también seguimiento del comportamiento en tiempo real y cifrado de datos. Juntas, estas capas crean una intrincada red de difícil acceso para los intrusos.

• Análisis en tiempo real: usa análisis en tiempo real para monitorear todas las transacciones de datos que se llevan a cabo en tu organización. Usa algoritmos de machine learning que puedan adaptarse y aprender nuevos tipos de actividades fraudulentas. Cuanto más rápido puedas identificar una anomalía, más rápido podrás actuar para corregirla.

• Auditorías manuales: hasta los mejores sistemas automatizados pueden pasar por alto algunas anomalías. Audita manualmente las transacciones financieras y de datos de forma periódica.

• Medidas de verificación de clientes: usa la autenticación de dos factores (2FA), los datos biométricos y otros métodos de verificación avanzados para volver a verificar las identidades de las personas que participan en las transacciones.

• Capacitación del personal: enséñales a los empleados la importancia de la prevención de fraude, las tácticas comunes a las que hay que prestar atención y los protocolos internos para gestionar presuntos incidentes. A menudo, los empleados que han recibido una capacitación inadecuada o insuficiente, aun teniendo las mejores intenciones, pueden ser el eslabón más débil de un sistema de seguridad. Por el contrario, un personal correctamente capacitado puede actuar como una disuasión eficaz.

• Colaboración con entidades financieras: trabaja en estrecha colaboración con bancos y procesadores de pagos para identificar posibles señales de alerta. Por lo general, estas organizaciones tienen conocimientos especializados y herramientas para detectar actividades inusuales antes de que se intensifiquen.

• Control de acceso según la función: limita quién puede acceder a los datos confidenciales de tu organización. Limitar el acceso a los datos a las funciones que realmente lo requieren puede reducir la probabilidad de sufrir un fraude interno.

• Gestión de riesgos de proveedores: investiga cuidadosamente a tus proveedores y a los vendedores externos. Exígeles que cumplan con tus políticas de seguridad y revisa periódicamente estas asociaciones para detectar posibles riesgos.

• Plan de respuesta a incidentes: mantén un plan completo de respuestas a incidentes y actualízalo con regularidad. Todos los empleados deben saber qué pasos tomar si sospechan de un caso de fraude.

• Actualizaciones periódicas y parches: los ciberdelincuentes siempre están al acecho de vulnerabilidades del software que explotar. Asegúrate de que todo tu software esté actualizado para que les resulte más difícil aprovecharse de los sistemas obsoletos.

Estas prácticas recomendadas les permiten a las empresas crear un sistema integral y adaptable de gestión del fraude. La adaptabilidad es un aspecto fundamental, ya que los estafadores desarrollan constantemente nuevos métodos para eludir las medidas de seguridad existentes.

Cómo elegir la solución de gestión del fraude adecuada

Ten en cuenta los siguientes factores importantes a la hora de elegir una solución de gestión del fraude.

• Objetivos e indicadores clave de rendimiento (KPI): antes de empezar a buscar soluciones, decide qué quieres que consiga tu solución de gestión del fraude. Ya sea para reducir los falsos positivos y los contracargos o identificar nuevos patrones de fraude, establecer estos objetivos de antemano te ayudará a tomar una decisión.

• Integración de datos y compatibilidad: evalúa la facilidad con la que los sistemas de gestión del fraude pueden integrarse con tu estructura tecnológica actual. Busca plataformas que admitan integraciones de API o kits de desarrollo de software (SDK) para facilitar su incorporación en tus flujos de trabajo actuales. Conoce los tipos de bases de datos con los que pueden trabajar estos sistemas y verifica si admiten la migración de datos.

• Procesamiento en tiempo real: el fraude avanza a velocidades vertiginosas, por lo que la solución que elijas debe poder procesar datos y emitir alertas en tiempo real. Eliminar la latencia en los informes puede marcar una gran diferencia a la hora de evitar pérdidas financieras.

• Escalabilidad: tu solución de gestión del fraude debe poder crecer junto con tu empresa. Busca sistemas que puedan ampliarse fácilmente en términos de volumen de datos, velocidad de transacciones y expansión geográfica.

• Machine learning y adaptabilidad: un buen sistema de gestión del fraude debe usar algoritmos avanzados de machine learning que se adapten a los nuevos patrones de fraude. Investigue las funcionalidades de machine learning de cualquier solución que estés pensando implementar. Esto incluye los algoritmos que usas, la frecuencia con la que se actualizan los modelos y los ciclos de retroalimentación implementados para la optimización continua.

• Interfaz de usuario y capacidad de uso: elige una solución de gestión del fraude con una interfaz intuitiva para reducir el tiempo de formación y acortar la curva de aprendizaje.

• Análisis de costos: si bien elegir la opción más económica puede ser tentador, es posible que las soluciones de bajo costo no ofrezcan todas las funcionalidades que necesitas. Ten en cuenta los costos iniciales y también el retorno de la inversión (ROI) a largo plazo, que incluye el costo de posibles actividades fraudulentas que un sistema más barato y menos eficaz podría pasar por alto.

• Personalización y flexibilidad: busca sistemas de gestión del fraude que te ofrezcan la flexibilidad necesaria para ajustar la configuración, los parámetros e incluso los paneles visuales para que satisfacer tus necesidades.

• Cumplimiento legal y privacidad de datos: asegúrate de que el sistema cumple con todas las leyes locales e internacionales pertinentes (especialmente el Reglamento General de Protección de Datos RGPD si operas o prestas servicios a clientes en la UE). Comprueba la manera en la que el sistema almacena, procesa y transmite datos y si se somete a auditorías periódicas de cumplimiento de la normativa.

• Reseñas y referencias de terceros: solicita reseñas auténticas y pide referencias de tus clientes. A veces, los datos de las empresas en un sector similar pueden revelar información importante sobre el rendimiento de un sistema que no se puede revelar a partir de una hoja de datos.

• Soporte posventa: el soporte después de la implementación puede ser tan importante como el producto en sí. Evalúa el nivel de soporte que ofrece el proveedor y si se ofrece a través de recursos en línea, un equipo de soporte especializado o revisiones de rendimiento periódicas.

• Señales de alerta: ten cuidado con las soluciones que prometen demasiado pero que carecen de casos de éxito documentados, así como con las plataformas que no ofrecen precios transparentes o que no dan información sobre las limitaciones de su tecnología.

Si examinas sistemáticamente estos factores, podrás elegir una solución de gestión del fraude que se adapte a las necesidades operativas y los objetivos a largo plazo de tu empresa.

Cómo puede ayudarte Stripe

Además de Radar, la solución insignia para la prevención de fraude, Stripe ofrece un conjunto completo de soluciones para ayudar a las empresas a abordar los riesgos de fraude. Estas son algunas de las formas en que las herramientas y funcionalidades de Stripe ayudan a prevenir y mitigar el fraude.

• Stripe Elements: Elements es un conjunto de widgets y componentes prediseñados de interfaz de usuario (IU) que ayudan a reducir el fraude mediante la recopilación de información confidencial sobre los pagos directamente de los clientes.

• 3D Secure: 3D Secure es una capa de seguridad adicional para las transacciones con tarjeta de crédito y débito en línea. Cuando 3D Secure está activada, los titulares de las tarjetas deben ingresar datos de autenticación adicionales para realizar una compra, lo que agrega una capa más de seguridad y reduce la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta.

• 3D Secure dinámico: esta funcionalidad determina cuándo aplicar 3D Secure en función del nivel de riesgo asociado a una transacción, lo que les permite a las empresas beneficiarse de la seguridad añadida de la funcionalidad sin molestar a todos los clientes con pasos adicionales de verificación.

• Tokenización: el proceso de tokenización de Stripe garantiza que los datos confidenciales, como los números de tarjetas, se reemplazan por identificadores únicos (tokens). De esta forma, se minimiza el riesgo de que los estafadores intercepten y roben los datos de pago, ya que los datos de la tarjeta no se almacenan en los servidores de la empresa.

• Webhooks: envían notificaciones en tiempo real sobre eventos en la cuenta de Stripe de una empresa, incluso la actividad posiblemente fraudulenta. Gracias a estas notificaciones, las empresas pueden responder rápidamente a las actividades sospechosas.

• Stripe Connect: para las plataformas que gestionan pagos en nombre de otras empresas, Stripe Connect ofrece monitoreo para detectar patrones anormales en las transacciones. De esta forma, las plataformas pueden identificar y prevenir posibles fraudes.

• Revisiones manuales: aunque la automatización es sumamente importante, Stripe les permite a las empresas revisar manualmente las transacciones sospechosas. Además, Stripe conserva registros detallados de los datos de los clientes y los historiales de transacciones para su revisión.

• Gestión de disputas: si un cliente presenta un contracargo o disputa un cargo, Stripe puede aportar información sobre la disputa y sugerir cómo puede responder la empresa. Así, se reduce la posibilidad de que la disputa se resuelva en contra de la empresa.

• Datos e informes: el Dashboard y la API de Stripe ofrecen datos detallados de las transacciones que las empresas pueden usar para analizar los patrones de transacciones, detectar anomalías y perfeccionar las estrategias de detección de fraude con el tiempo.

• Integración con herramientas externas: Stripe se diseñó para trabajar sin inconvenientes con una variedad de herramientas de detección y prevención de fraude de terceros. De este modo, las empresas pueden complementar las funcionalidades integradas de Stripe con soluciones especializadas, si es necesario.

Juntas, estas herramientas y funcionalidades forman un marco integral de prevención y mitigación del fraude que les permite a las empresas protegerse a sí mismas y a sus clientes de una gran variedad de posibles amenazas. En particular, Stripe Radar usa herramientas de machine learning entrenadas con datos de las principales multinacionales para detectar posibles fraudes. El algoritmo de machine learning de Radar ha evaluado transacciones de 197 países, lo que ofrece una visión completa de las diferentes actividades regionales y un campo de experiencia más amplio con el que detectar posibles fraudes.

Además, Stripe Radar es más preciso que algunas alternativas de gestión del fraude: de miles de millones de pagos legítimos, Radar solo bloquea incorrectamente un 0.1 %. El sistema absorbe datos de toda la estructura financiera, incluidos los detalles y la información de pago de gigantes financieros como Visa, Mastercard y American Express.

Entre las principales funciones de Stripe Radar se incluyen las siguientes:

• Uso de los datos del flujo del proceso de compra: permite que las herramientas de confirmación de compra de Stripe identifiquen automáticamente patrones, como rutas detalladas del cliente que podrían sugerir una intención fraudulenta.
  
• Ajustes periódicos: esta funcionalidad usa ajustes dinámicos en las nuevas amenazas de fraude y una optimización constante de los algoritmos para determinar los atributos más relevantes para la detección de fraude.
  
• Evaluación de señales de alerta: Radar evalúa muchas señales para crear un perfil detallado del dispositivo, lo que ayuda a identificar dispositivos sospechosos y comportamientos inusuales.
  
• Uso de datos históricos: Radar usa datos históricos para reconocer patrones recurrentes, lo que acelera la identificación de tácticas o fuentes fraudulentas conocidas.
  
• Técnicas de detección: esta funcionalidad usa técnicas como la detección de proxy para detectar la suplantación de IP o el uso anómalo de proxy, que representan posibles señales de alerta de fraude.
  
• Uso de un método multiseñal: aumenta la precisión de su predicción de fraude.
  
• Herramientas diseñadas específicamente para combatir el fraude: incluye funcionalidades que muestran los datos más pertinentes para las revisiones e información sobre el rendimiento del fraude y las tasas de disputas.
  
• Personalización: esta funcionalidad les permite a las empresas establecer reglas personalizadas para resaltar, bloquear o exigir una verificación adicional en transacciones particulares. De este modo, la protección se adapta a las necesidades de cada empresa.
  
• Funcionalidades para listas de bloqueados y permitidos: les permiten a las empresas controlar a los clientes de confianza o bloqueados según acciones pasadas.
  
• Integración de un modelo de fraude unificado: les permite a las empresas fusionar sus datos de fraude con el amplio conjunto de datos de Radar.
  

La herramienta Radar de Stripe, con su combinación de machine learning, amplias fuentes de datos y algoritmos adaptativos, es muy eficaz para detectar y bloquear transacciones fraudulentas.

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