Prevención y detección de fraude online: Guía completa

Se espera que el fraude aumente y se vuelva más complejo en 2025, impulsado por tecnologías avanzadas como la IA y el Fraude-como-Servicio (FaaS). Encuestas de la industria revelan nuevas tendencias, desafíos de prevención y estrategias para implementar soluciones antifraude impulsadas por IA. La prevención del fraude futuro dependerá de combinar eficazmente el aprendizaje automático con la supervisión humana para asegurar detección en tiempo real y mayor protección.

¿Qué es la detección de fraude?

La detección de fraude identifica y previene intentos criminales de obtener beneficios financieros mediante engaños, especialmente en negocios en línea donde los fraudes representan grandes riesgos. Combina software de detección, herramientas de gestión de riesgos (RiskOps) y supervisión manual de equipos especializados. Un programa robusto de detección de fraude incluye políticas claras, capacitaciones y monitoreo constante, asegurando protección y cumplimiento efectivo.

¿Por qué es importante detectar el fraude online?

La detección de fraude es esencial en negocios digitales, especialmente hoy donde las ciberamenazas son más sofisticadas. Con el auge del comercio electrónico, la necesidad de estrategias de prevención de fraude nunca ha sido mayor.

Alcance del fraude

El fraude afecta a diversos sectores y toma muchas formas. Un estudio de PwC en 2024 muestra que más del 60% de las organizaciones han sufrido pérdidas financieras, y casi el 30% reportó pérdidas de más de un millón de dólares, afectando incluso la moral de los empleados. Estas cifras demuestran que el fraude impacta tanto financieramente como en la cultura y eficiencia organizacional.

Un panorama de amenazas en evolución

El fraude evoluciona constantemente con una diversidad de actores. En 2024, los hackers fueron responsables del 32% de los incidentes de fraude, mientras que clientes representaron el 28%. Esto requiere una respuesta sólida de las empresas, ya que los métodos tradicionales de detección pueden ser insuficientes. Sin tecnologías de detección en tiempo real, las empresas son más vulnerables a ataques sofisticados.

Evaluando el impacto total del fraude

En el entorno digital, el fraude es un reto complejo que impacta múltiples áreas empresariales, desde el cumplimiento hasta la experiencia del cliente. Los costos globales del fraude alcanzan los $5.13 billones anuales, con tecnologías avanzadas como la IA que permiten a los estafadores aprovechar vulnerabilidades digitales. A medida que las empresas crecen, la necesidad de soluciones integradas y de prevención impulsadas por IA se vuelve esencial para mitigar el costo total del fraude y proteger la confianza del cliente.

¿Cuáles son los tipos comunes de fraude?

El fraude adopta muchas formas y se adapta a cada modelo de negocio. Algunos tipos recurrentes incluyen:

• Fraude con tarjetas de crédito: Criminales roban números de tarjeta para hacer compras en tu empresa, generando devoluciones que implican cargos administrativos.
• Toma de cuenta: Ataques sofisticados que utilizan robo de identidad para obtener credenciales y robar dinero o datos personales.
• Cuentas falsas: Fraude mediante identidades robadas o falsas, aprovechando políticas de registro flexibles.
• Abuso de bonificaciones: Uso de cuentas vinculadas para aprovechar promociones o recompensas de lealtad.
• Fraude amistoso: Ocurre cuando el titular legítimo de la tarjeta disputa un pago, sea por olvido, arrepentimiento o con intención de obtener un reembolso.
• Fraude de afiliados: Afiliados envían tráfico de baja calidad o fraudulento, especialmente en la industria de iGaming.
• Fraude de devoluciones: Los estafadores aprovechan políticas de devolución para obtener productos gratis o agotar el inventario.

Mejores métodos de detección y prevención de fraude

La detección y prevención de fraude requiere un enfoque de tres frentes: la educación sobre los riesgos de fraude, tecnología antifraude y una estrategia de riesgo detallada.

Educación y conciencia

Educar a empleados y clientes sobre los riesgos de fraude es crucial. La concientización puede reducir significativamente los incidentes de toma de cuenta, phishing, ingeniería social y fraudes como el de CEO, al enseñar al personal a reconocer actividades sospechosas.

Funciones antifraude y monitoreo de transacciones

Una estrategia antifraude sólida implica una huella digital detallada de los usuarios mediante rastreos en redes sociales, huellas digitales de dispositivos y verificaciones AML para identificar usuarios de alto riesgo. Agregar monitoreo de transacciones enriquece esta estrategia al analizar datos de pagos en tiempo real, utilizando herramientas como la verificación de BIN de tarjetas para validar detalles y detectar transacciones de alto riesgo. Este uso integral de datos ayuda a identificar discrepancias y prevenir el fraude en el momento del pago.

Creación de reglas y aprendizaje automático

Implementar reglas de riesgo personalizadas y puntajes de fraude es esencial para adaptarse a los patrones de fraude en evolución. El aprendizaje automático mejora esto al analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y sugerir reglas de riesgo, mejorando la precisión y eficiencia de la detección con el tiempo. Combinar sistemas basados en reglas con aprendizaje automático permite una prevención dinámica y efectiva contra ataques de fraude complejos.

¿Cuáles son los principales desafíos de la detección y prevención de fraude?

El fraude es un riesgo inevitable en los negocios, pero identificar los problemas más relevantes permite desarrollar recursos para abordarlos y tomar medidas, mientras se cumple con los marcos regulatorios.

Detectar puntos críticos de fraude

Los principales desafíos en la prevención de fraude incluyen:

• Falsos positivos: La detección debe distinguir clientes genuinos de estafadores, ya que demasiados falsos positivos afectan la experiencia del cliente y bloquean compras. Equilibrar los umbrales de riesgo es clave para la optimización del negocio.
• Riesgos en evolución: Los estafadores se adaptan rápidamente, exigiendo a las empresas que se mantengan proactivas frente a amenazas y cambios regulatorios para evitar multas y proteger su reputación.
• Optimización del recorrido del cliente: Recopilar los datos personales necesarios para prevenir el fraude puede crear fricción, por lo que equilibrar esto con la tolerancia al riesgo de la empresa ayuda a agilizar la experiencia.
• Higiene de datos: La prevención de fraude impulsada por IA depende de datos limpios y bien etiquetados para identificar marcadores de riesgo de manera eficiente y abordar los desafíos relacionados de manera efectiva.

Desarrollar el mejor marco de prevención de fraude

El siguiente paso es seleccionar el software de prevención de fraude adecuado, formar un equipo capacitado y establecer un sistema para mantener las protecciones. Las acciones clave incluyen:

• Elegir software de detección de fraude que se adapte a tu perfil de riesgo, soporte la verificación de ID digital, cobertura multicanal, monitoreo de transacciones, cumplimiento legal y uso de datos en tiempo real.
• Formar un equipo dedicado al fraude, esencial en sectores regulados, con especialistas capacitados en la plataforma elegida y roles legalmente requeridos, como un Oficial de Reporte de Lavado de Dinero (MLRO).
• Priorizar la educación en amenazas como el fraude BEC y APP, asegurando que todo el personal con acceso esté capacitado para reconocer y prevenir estafas como el phishing.

Integrar el mejor sistema de prevención de fraude

Implementar cualquier nuevo sistema tendrá ajustes mientras se integra en tu infraestructura. En la prevención de fraude, estos ajustes deben planearse para que la ejecución de tu marco no permita errores graves. Al avanzar con tu solución de fraude, tus flujos de trabajo deben incluir:

• Revisiones regulares de fraude: Todas las empresas deben evaluar regularmente la efectividad tanto del software como de los procedimientos internos para optimizar la lucha contra el fraude. Estas evaluaciones deben realizarse tanto por equipos internos como externos.
• Cumplimiento: Como los requisitos regulatorios cambian constantemente, las empresas deben aprender de manera proactiva las leyes aplicables a su negocio. A cierto nivel, toda empresa debe contar al menos con un oficial de cumplimiento y reporte que monitoree el cumplimiento de normativas como Diligencia Debida del Cliente (CDD), Anti-Lavado de Dinero (AML) y leyes de privacidad de datos como GDPR.
• Establecer límites y prácticas claros: Para una cobertura completa de prevención de fraude, tu empresa debe definir un apetito de riesgo y evaluar cuánto riesgo de fraude y de incumplimiento está dispuesta a asumir, equilibrado con el potencial de ganancias. Además, los incidentes de fraude exitoso deben tener flujos de trabajo explícitos, ya que el tiempo y la transparencia pueden influir en el ciclo de gestión de fraude, especialmente al reportar a las autoridades. Tener una base establecida de procesos ayuda a evitar el pánico frente a un ciberataque.

¿Cómo elegir un sistema de detección y prevención de fraude?

Tras evaluar la integración de la solución, hay diferencias clave entre los sistemas que debes considerar:

• Modelo de precios: Con un alto gasto en prevención de fraude y márgenes ajustados, un modelo de precios razonable es tan esencial como las características del software.
• Sistemas de reglas personalizables: Plataformas como SEON ofrecen sistemas de reglas adaptables y soluciones de aprendizaje automático (ML) que ajustan las reglas de riesgo específicamente para tu negocio.
• ML de caja blanca y caja negra: ML afina las reglas de riesgo con los datos de tu negocio. El ML de caja negra identifica puntos muy detallados que van más allá de la interpretación humana, mientras que el ML de caja blanca ofrece explicaciones claras en árbol de decisión sobre por qué se aprobó o rechazó una transacción.
• Protección de datos y cumplimiento: La prevención de fraude depende de la recopilación de datos, sujeta a regulaciones estrictas como GDPR, PSD2, AML y KYC. Soluciones como SEON brindan herramientas de cumplimiento para respaldar las necesidades regulatorias.
• Experiencia de usuario: Prioriza soluciones con interfaces intuitivas para garantizar facilidad de uso, ya que no todo el software prioriza un diseño amigable.
• Monitoreo de KPIs y KRIs: Las herramientas robustas de fraude deben ofrecer informes y análisis detallados, ayudando a los equipos a rastrear métricas como precisión de detección y ROI.
• Integración y soporte: Elige una solución con soporte claro de integración, minimizando problemas técnicos y ofreciendo ayuda con la personalización de reglas.

Conclusión

Con el creciente número de herramientas de prevención de fraude en el mercado, puede ser confuso para los comerciantes elegir la adecuada. Ya es bastante difícil lidiar con ataques constantes, y además deben enfrentar el reto de seleccionar la mejor solución como una decisión de negocio importante.

Esperamos que esta guía sirva como una buena introducción. Ahora deberías tener una idea más clara de qué herramientas son adecuadas para tu empresa. Recuerda que estar informado, ya sea sobre las últimas técnicas de ataque o herramientas de ciberseguridad, siempre es la mejor forma de mantenerte un paso adelante de los estafadores y de tus competidores.

Preguntas Frecuentes