Lo que el comercio digital de alto valor puede enseñarle sobre la prevención del fraude

El fraude digital ya no es un evento ocasional, pero se ha convertido en parte de la rutina diaria del comercio electrónico. Los datos de Nethone muestran que los intentos de fraude sospechosos se mantuvieron por encima de los 400 millones en enero y febrero, lo que indica que los estafadores continúan apuntando a los usuarios incluso cuando el volumen de devoluciones, reembolsos y quejas está en su punto máximo, lo que hace que la detección sea aún más desafiante.

El foco principal de estas acciones es el comercio digital de alto valor, como tiendas de comercio electrónico que venden productos de alto precio y empresas de la industria de billetes de avión. Estos negocios, por ser más atractivos para los delincuentes, se ven obligados a innovar más rápido que otros, convirtiéndose en laboratorios de las últimas tecnologías de detección de fraude.

Lo que hace que una transacción sea de alto riesgo (el llamado “negocio de alto riesgo”) es la asociación con operaciones de alto valor, liquidez inmediata o gran volumen. Estamos hablando de:

Plataformas de comercio electrónico para artículos costosos como productos electrónicos y mercados de marcas premium que manejan productos que se revenden fácilmente en el mercado informal;

Juegos y apuestas online, que permiten un rápido movimiento y multiplicación de recursos;

Turismo y billetes de avión, con altos valores medios de transacción y potencial de reventa inmediata;

Criptomonedas y activos digitales, que permiten transacciones marcadas por el anonimato, la liquidez y la ausencia de fronteras;

Servicios Fintech, donde la apertura de cuentas y las interacciones con los clientes son vulnerables a la ingeniería social y las estafas de adquisición de cuentas.

Las empresas de este perfil enfrentan diariamente amenazas sofisticadas, lo que las obliga a elevar sus estándares de seguridad e innovar continuamente. Quienes están fuera de este grupo deberían prestar mucha atención, porque los riesgos que enfrentan hoy estas empresas tienden a extenderse por todo el mercado en poco tiempo.

Los problemas de los enfoques tradicionales de prevención

La respuesta clásica al fraude es el bloqueo basado en datos de registro e historial de transacciones. Se trata de un modelo estático, con claras limitaciones, como el bloqueo excesivo, que aumenta el número de falsos positivos y conduce a la pérdida de clientes legítimos. El modelo tradicional no se mantiene al día con el dinamismo de los ataques, y los estafadores sofisticados ya saben cómo manipular datos estáticos, como números de documentos, direcciones y tarjetas clonadas.

Al final, bloquear demasiados costos de venta; bloquear muy poco genera pérdidas financieras. Por eso es tan importante incluir otros elementos en la ecuación, como el análisis de comportamiento. Esto ya es un aprendizaje de sectores de alto riesgo, que ya no limitan sus evaluaciones a lo que informa el usuario, sino que también analizan cómo se comporta en línea.

Algunas métricas de comportamiento que se han aplicado con éxito incluyen:

Patrón de velocidad y escritura;

Geolocalización y discrepancias con la dirección de facturación;

Uso de VPN o emuladores de dispositivos;

Flujo de navegación (tiempo en páginas, intentos repetidos, rutas de clic).

Los estafadores pueden obtener datos catastrales, pero es mucho más difícil replicar consistentemente un patrón de comportamiento legítimo.

Inteligencia artificial en primera línea

La principal lección que el comercio digital de alto valor puede enseñar sobre la prevención del fraude es que nunca es estático: es un proceso continuo que requiere actualizaciones constantes en respuesta a la evolución de las técnicas criminales.

Todo comercio electrónico, incluso el de menor riesgo, debe inspirarse en este ecosistema dinámico y adoptar una postura proactiva, ya que la reputación, el flujo de caja y las relaciones con los clientes dependen de la capacidad de detectar y bloquear amenazas.

El uso masivo de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) permite detectar anomalías en tiempo real, algo esencial en sectores donde las decisiones deben tomarse instantáneamente. Además, estos sistemas tienen capacidades de aprendizaje continuo 'CUANDO los modelos mejoran a medida que identifican nuevas vectores de ataque, proporcionando respuestas más rápidas y efectivas a comportamientos emergentes.

La IA aún no ha reemplazado completamente el análisis humano, pero impulsa a los equipos antifraude al automatizar volúmenes masivos de intentos, creando una combinación que hace que las defensas sean mucho más sólidas.

Lo que todas las industrias deben entender (y rápidamente)

Las inversiones y estrategias de seguridad de los sectores de alto riesgo deben tratarse como una referencia para todo el mercado. Después de todo, la evolución tecnológica ocurre en ambos lados, defraudadores e FDI, y lo que se está probando hoy en sectores altamente específicos puede extenderse a otros muy pronto.

Como muestran los datos, el fraude es cada vez más dinámico, ya no se limita a fechas clave en el calendario empresarial y es un error tratarlo como un “problema del equipo de TI”.

En la práctica, esto significa que reforzar las defensas recién en noviembre, antes del Black Friday, no es suficiente. Incluso para sectores de riesgo moderado, la forma es priorizar la inversión en tecnología conductual e inteligencia artificial.

Quienes siguen de cerca cómo los sectores de alto riesgo enfrentan el fraude están mejor preparados para los desafíos que ya llaman a la puerta del mercado en su conjunto. La prevención del fraude con RUEDAS es una estrategia comercial, no sólo una medida de defensa.

Por Thiago Bertacchini, director de ventas de Nethone