El fraude sigue siendo un gran desafío costoso para las empresas en todo el mundo. Según el Reporte a las Naciones 2024 de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE), las organizaciones pierden alrededor del 5% de sus ingresos anuales por fraude, lo que equivale a $4.7 billones de dólares a nivel mundial.
Los cambios económicos tras la pandemia han empeorado este problema, creando nuevas vulnerabilidades y oportunidades para el fraude. En el entorno digital actual, contar con una gestión integral del fraude se ha vuelto esencial para proteger las finanzas y fortalecer la capacidad de resistencia de las empresas.
¿Qué es la prevención de fraude empresarial?
La prevención de fraude empresarial es un enfoque integral para detectar, prevenir, monitorear y gestionar el fraude en toda la organización. Utiliza un sistema centralizado que integra fuentes de datos, como información de usuario, cuenta y dispositivo, junto con análisis y monitoreo en tiempo real, para identificar actividades fraudulentas.
Las soluciones de prevención de fraude se adaptan a cada sector. En servicios financieros, los bancos monitorean transacciones y detectan anomalías en el comportamiento del cliente, como cambios en patrones de gasto o inicios de sesión inusuales. En comercio electrónico, ayuda a detectar compras sospechosas en cuentas nuevas o múltiples intentos fallidos de pago, señales de posible fraude.
Es también esencial en industrias como el igaming, donde el fraude afecta ingresos y confianza del cliente. Cualquier organización con alto volumen de transacciones o datos sensibles se beneficia de la prevención de fraude empresarial para protegerse de amenazas en constante cambio.
¿Qué factores determinan la gestión de fraude empresarial?
La complejidad del fraude actual requiere un enfoque con 5 niveles clave:
- Nivel centrado en el punto de acceso: Este nivel se enfoca en asegurar el punto de acceso del usuario mediante medidas como 3D Secure (3DS), geolocalización, huella digital del dispositivo y otras soluciones de autenticación. Su objetivo es asegurar que solo los usuarios legítimos puedan acceder a las cuentas e iniciar transacciones, ayudando a prevenir el fraude desde el primer punto de entrada.
- Nivel centrado en la navegación: Compara los datos previamente recopilados con los patrones de comportamiento actuales del usuario para detectar anomalías. Por ejemplo, monitorea acciones como cambios rápidos en el comportamiento de navegación o tiempos de inicio de sesión inusuales para identificar intentos de toma de control de cuenta (ATO).
- Nivel centrado en el canal: Este nivel rastrea la actividad de una cuenta dentro de un solo canal, como la banca móvil, sitios de comercio electrónico o plataformas de pago. Compara las actividades actuales con el historial del usuario y reglas establecidas para detectar irregularidades, como una transacción inusualmente grande.
- Nivel intercanal: Aquí se analiza el comportamiento del usuario en múltiples canales, incluyendo el uso de productos, pagos e interacciones con el servicio al cliente. Al cruzar datos de distintos canales, las empresas pueden identificar inconsistencias que indiquen un posible fraude, como transacciones originadas desde diferentes dispositivos en poco tiempo.
- Nivel de análisis de vínculos entre entidades: Examina las relaciones entre usuarios, cuentas y transacciones para descubrir posibles redes de fraude. Ayuda a detectar patrones como múltiples cuentas vinculadas a un solo dispositivo o dirección de correo electrónico, brindando información sobre actividades fraudulentas organizadas.
La prevención de fraude empresarial no está limitada a una industria específica; es esencial para cualquier empresa que maneje altos volúmenes de transacciones, datos sensibles o interacciones en varios canales. Ya sea en banca, servicios financieros, comercio electrónico o igaming, contar con un sistema sólido de prevención de fraude es crucial para mantener la seguridad, proteger la confianza del cliente y mitigar las pérdidas financieras.
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Cuatro tipos comunes de fraude empresarial
Entender los tipos de fraude más frecuentes es esencial para construir una estrategia de defensa efectiva. A continuación, se presentan cuatro tipos comunes de fraude empresarial que las organizaciones deben vigilar.
1. Fraude en transacciones y contracargos
El fraude en transacciones ocurre cuando se realizan compras no autorizadas con información de pago robada, lo que resulta en contracargos. Esto no solo genera pérdidas de ingresos, sino también tarifas adicionales y posibles daños a la reputación del negocio. Es común en el comercio electrónico, donde los criminales usan tarjetas robadas para hacer compras. Cuando el titular legítimo detecta el cargo, solicita un reembolso, causando el contracargo. Tasas altas de contracargos pueden llevar a sanciones de los procesadores de pago, por lo que es vital contar con sistemas de monitoreo en tiempo real.
Las empresas utilizan modelos de aprendizaje automático para detectar patrones inusuales en transacciones y frenar los contracargos. También se aplica fricción dinámica, agregando pasos de verificación como SMS en transacciones de alto riesgo, asegurando que solo clientes legítimos completen sus compras.
2. Toma de control de cuentas (ATO)
La toma de control de cuentas (apropiación de cuenta) ocurre cuando los delincuentes acceden a una cuenta de usuario sin autorización, mediante técnicas como phishing o el uso de malware. Una vez dentro, pueden realizar transacciones, cambiar datos o usar la cuenta para otras actividades fraudulentas. Este tipo de ataque causa pérdidas financieras y erosiona la confianza del cliente.
La prevención del ATO requiere monitoreo en tiempo real, autenticación multifactor (MFA) y análisis de comportamiento. Al analizar patrones de inicio de sesión, dispositivos y geolocalización, las empresas pueden detectar actividades inusuales que indiquen un posible ataque.
3. Cuentas falsas con identidades robadas o sintéticas
Los delincuentes crean cuentas falsas con identidades robadas o sintéticas para cometer fraudes, especialmente en sectores como banca, fintech y ecommerce. Las identidades robadas usan datos reales de brechas de seguridad, mientras que las sintéticas combinan datos reales y falsos. Estas cuentas se utilizan para solicitar préstamos o realizar transacciones fraudulentas.
La prevención efectiva se basa en sistemas que verifican la información contra múltiples fuentes de datos, como señales sociales y huellas digitales. Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar patrones de creación de identidades sintéticas y marcar actividades sospechosas.
4. Múltiples cuentas para abuso de bonos y promociones
El multi-accounting ocurre cuando alguien crea varias cuentas para aprovecharse de bonos y promociones, y es común en industrias como juegos, préstamos en línea y ecommerce. Los estafadores crean cuentas con diferentes identidades para reclamar ofertas múltiples veces, generando pérdidas de ingresos y distorsionando los datos de clientes.
Detectar el multi-accounting requiere cruzar información como huellas de dispositivo, direcciones IP y detalles de pago. Los sistemas avanzados de prevención de fraude empresarial detectan conexiones entre cuentas aparentes para identificar redes de fraude y evitar más abusos.
Cómo prevenir y detectar el fraude empresarial
Gracias al análisis e interpretación de datos, detectar el fraude nunca ha sido tan fácil, pero los defraudadores continuarán innovando. Por eso, contar con un sistema de prevención de fraude empresarial (EFM) que se enfoque en las áreas clave de abuso de tu industria es esencial.
Dependiendo de las necesidades, tu empresa puede optar por un sistema EFM completo de extremo a extremo o crear un enfoque más personalizado y en capas, compuesto por diferentes productos. Algunas de las características más importantes que debe incluir cualquier sistema EFM son:
- Roles y responsabilidades del equipo
- Monitoreo de transacciones en tiempo real
- Aprendizaje automático
- Análisis de comportamiento
- Toma de decisiones
- Acceso a datos alternativos
- Puntaje de riesgo de fraude
- Procedimientos de reporte
- Proceso de investigación
- Autenticación multifactor
Seleccionar un sistema de prevención de fraude empresarial
Los avances tecnológicos recientes han facilitado la detección de fraude. Sin embargo, a medida que los defraudadores evolucionan, es crucial implementar un sistema de prevención de fraude empresarial que aborde específicamente las áreas clave de abuso en tu industria.
Al evaluar soluciones, busca características como:
- Detección en tiempo real: El sistema debe identificar actividades fraudulentas al momento, permitiendo una intervención inmediata.
- Análisis avanzado: Capacidades de aprendizaje automático y modelado predictivo para descubrir patrones de fraude complejos.
- Motor de reglas personalizable: Es esencial poder crear y modificar reglas de detección de fraude según las necesidades de tu organización.
- Cobertura multicanal: Asegúrate de que el sistema pueda monitorear transacciones en varios canales (p. ej., en línea, móvil, en persona).
Cómo elegir una solución de prevención de fraude empresarial eficaz
Independientemente del tamaño de tu empresa, una solución efectiva debe cumplir con requisitos clave más allá de las características mencionadas.
Integración sin problemas
Los sistemas tradicionales suelen tener largos periodos de integración, procesos de configuración complejos y contratos anuales con costos elevados. En contraste, plataformas modernas como SEON pueden implementarse en días, ofreciendo un enfoque más ágil. Considera si la solución requiere complejas tareas de codificación o si permite una implementación rápida mediante llamadas API. Además, debe ser flexible, permitiendo agregar múltiples soluciones conforme el negocio evoluciona.
Análisis y resultados en tiempo real
Dos factores clave para la efectividad de una solución son cuánta información puede procesar y qué tan rápido puede ofrecer insights. El análisis en tiempo real es esencial para identificar y detener actividades fraudulentas antes de que escalen. Especialmente en procesos de KYC, las demoras pueden alienar a los clientes. Las mejores soluciones ofrecen resultados casi instantáneos, reduciendo la fricción en la experiencia del cliente mientras mantienen la seguridad.
Modelos y reglas personalizadas
Probablemente tengas sistemas de protección contra el fraude creados por tu equipo de riesgos, utilizando reglas afinadas con el tiempo. Al adoptar una estrategia de varias capas, evalúa la facilidad para importar tus modelos actuales. Algunas soluciones de EFM incluyen plantillas preconfiguradas para sectores específicos, útiles para probar y mejorar la precisión de tus modelos.
Cumplimiento de leyes y regulaciones
Tu equipo de riesgos ha dedicado años a desarrollar sistemas personalizados para tu perfil de riesgo. Al cambiar a una estrategia de múltiples capas, es clave poder usar estos modelos existentes. El sistema ideal debe ser flexible para integrar modelos ya establecidos sin comprometer su complejidad o efectividad.
Sistemas de caja blanca vs. caja negra
El software de EFM genera puntuaciones de riesgo, pero la forma en que se derivan varía. Los sistemas de “caja negra” operan con poca transparencia, ocultando los algoritmos subyacentes, lo que limita la flexibilidad y la confianza. Los sistemas de “caja blanca”, en cambio, ofrecen transparencia total y explicaciones detalladas, permitiendo a los equipos de riesgo ajustar estrategias. Los sistemas modernos también aprovechan la IA para identificar patrones emergentes y sugerir nuevas reglas.
Modelo de precios
Las soluciones modernas de EFM suelen adoptar un modelo SaaS, brindando mayor flexibilidad y reduciendo costos iniciales. Las opciones más adaptables incluso ofrecen precios por llamada API, permitiendo un control directo de los gastos. Es fundamental priorizar soluciones con estructuras de precios transparentes para evitar costos ocultos y mantener un enfoque rentable conforme evolucionan las necesidades de gestión de fraude.
Preguntas frecuentes
Es probable que sí. Disponer en capas tu defensa con soluciones de fraude más modernas pueden ayudar a reducir los costos pero los costos pueden variar dependiendo de tus requerimientos como explicamos anteriormente.
Puede costar desde $2,000 hasta $100,000 o más dependiendo de tus necesidades, cantidad de transacciones analizadas y el nivel de riesgo involucrado.
Esto varía dependiendo de la solución por la que te decidas. Algunas compañías ofrecen simples integraciones API con la capacidad de agregarlas junto con otros productos. Sin embargo, podrías elegir un producto de nivel empresarial que podría ofrecer o requerir integraciones in situ.
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External Sources:
- PWC: PwC’s Global Economic Crime and Fraud Survey 2020
- Infosecurity Magazine: Companies’ Stock Value Dropped 7.5% after Data Breaches
- CPMares: Key Takeaways from the 2024 ACFE Report to the Nations
