Imagina intentar comprar un celular nuevo, un vuelo internacional o un regalo especial, solo para que un sistema de prevención de fraudes marque tu transacción como sospechosa y la bloquee, sin ninguna explicación plausible. Esta es la desventaja de las compras en línea. Si bien estos sistemas están diseñados para proteger contra el fraude y garantizar una experiencia de compra satisfactoria, también pueden causar frustración y pérdidas.
Con el aumento exponencial de la recopilación y el intercambio de datos, la rápida digitalización de los sistemas y las tácticas de fraude cada vez más sofisticadas, el mercado ha reforzado sus defensas. Pero este movimiento ha creado una paradoja: intentar proteger demasiado le cuesta caro, no solo en ingresos, sino también en reputación. Esto es lo que llamamos falsos positivos, cuando una transacción legítima se identifica erróneamente como fraudulenta.
El costo oculto del exceso de seguridad
Los estafadores modernos operan como empresas: son rápidos, organizados y se nutren de cantidades masivas de datos. Técnicas como el "phishing como servicio" simulan identidades basándose en información filtrada y explotan fallos de comportamiento en los sistemas. Ya no siguen patrones obvios, lo que vuelve obsoletos los modelos tradicionales y obliga a las empresas a buscar capas de seguridad más robustas.
Mientras los estafadores innovan, muchas empresas de servicios financieros y minoristas aún dependen de reglas fijas para responder. Es un modelo rígido e ineficaz: la experiencia de compra se ve comprometida, las tasas de conversión se desploman y se pierde la fidelidad del cliente.
Y el impacto va aún más allá: el 32 % de los consumidores que experimentan un falso positivo abandonan el comercio para siempre. Un solo fallo en el sistema antifraude puede suponer una pérdida permanente de ingresos y reputación. Según Javelin Strategy & Research, estos errores ya cuestan a los minoristas estadounidenses 118 000 millones de dólares anuales, 13 veces más que las pérdidas reales por fraude. Las cuentas no cuadran.
La importancia de la inteligencia en tiempo real y el análisis del comportamiento
Para abordar este escenario, la nueva era de la prevención requiere inteligencia, no rigidez excesiva. Esto implica utilizar una combinación de inteligencia artificial (IA), datos en tiempo real y análisis del comportamiento para tomar decisiones precisas sin comprometer la experiencia del usuario.
Con algoritmos que aprenden continuamente, es posible comprender patrones individuales: ubicación, hora, dispositivo, historial de compras y método de pago. El comportamiento es más elocuente que cualquier regla preprogramada.
No se trata solo de decir "sí" o "no", sino de interpretar el contexto. El mismo cliente puede comprar algo en São Paulo por la mañana y en Río de Janeiro por la noche. Podría cambiar de teléfono, de navegador o actualizar el sistema operativo de su dispositivo. El sistema antifraude debe comprender esto y no bloquear la transacción.
Al aplicar técnicas de aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos que aprenden de datos históricos y reducen los falsos positivos con el tiempo. El objetivo es comprender qué es normal para cada usuario e identificar desviaciones, sin depender únicamente de reglas predefinidas. Un estudio del MIT con datos de un banco europeo demostró que esta estrategia redujo los falsos positivos en un 54 %, generando un ahorro equivalente a US$220.000.
El futuro de la autenticación invisible
La combinación de IA y perfiles de usuario para ofrecer recomendaciones más precisas, junto con el uso de datos para equilibrar la seguridad y la conversión, abre la puerta a nuevas tecnologías. Una de ellas es la identificación de vectores: una solución capaz de detectar fraudes incluso cuando el intento se origina en dispositivos con cookies borradas o en modo incógnito. Sin embargo, los usuarios legítimos también pueden actuar de esta manera.
Y cuando tanto los estafadores como los usuarios corruptos se esconden tras la misma máscara, ¿cómo distinguirlos? Al combinar datos vectoriales con la huella digital del dispositivo, el sistema puede comprender el comportamiento típico del usuario y detectar mejor las anomalías. Esto aumenta significativamente la precisión, evitando bloqueos innecesarios sin comprometer la seguridad.
En este modelo, las pequeñas variaciones se gestionan con inteligencia contextual, que se utiliza para detectar anomalías según los patrones esperados del usuario. Los cambios sutiles (como una actualización de software) no activan alertas, pero los cambios significativos (como un cambio de sistema operativo o un cambio de geolocalización) pueden detectarse si se desvían del comportamiento habitual. Esta es la nueva frontera de la seguridad: trabajar entre bastidores, sin interrupciones. El mejor sistema antifraude es aquel que el cliente ni siquiera percibe.
Seguridad que impulsa las ventas, no al revés
Las empresas tienden a creer que es mejor rechazar algunas transacciones legítimas, incluso si esto reduce ligeramente las tasas de conversión, que sufrir las consecuencias del fraude. Pero no tienen por qué adoptar esta postura si cuentan con las herramientas adecuadas.
Por lo tanto, adoptar una solución de prevención de fraude que equilibre seguridad y comodidad es una necesidad real del mercado. La seguridad y la experiencia del usuario no tienen por qué ser fuerzas opuestas; deben trabajar juntas. Para lograrlo, la clave reside en la precisión, no en la rigidez.
La era de los falsos positivos exige que las empresas inviertan en tecnologías inteligentes como la IA, el análisis del comportamiento y herramientas avanzadas de detección de fraude. Estas innovaciones reducen las pérdidas sin sacrificar las ventas legítimas y, lo más importante, sin alejar a los clientes.
La seguridad y la experiencia del cliente no son opuestas: cuando se implementan correctamente, van de la mano. Brindar protección es fundamental. Pero hacerlo sin comprometer la experiencia es lo que realmente marca la diferencia en el mercado actual, cada vez más competitivo.
Por Thiago Bertacchini, Director Comercial de Nethon
