En Brasil, el comercio electrónico ya forma parte del día a día de los ciudadanos, siendo una de las formas favoritas de hacer compras. Para tener una base, datos recientes de la investigación BigDataCorp muestran que el número de sitios destinados a compras en línea ha aumentado más del 45% desde 2014, alcanzando 20 millones de páginas. Además, un levantamiento de la Asociación Brasileña de Comercio Electrónico (ABComm) indica que las ventas totales del segmento alcanzaron más de R$ 44 millones solo en el primer trimestre de este año.
Sin embargo, como en todo sector que tiene éxito, es necesario prestar atención. Eso porque los delincuentes aprovechan esta popularidad para intentar engañar tanto a empresas como a consumidores y, con ello, ganar dinero fácil. Datos de Juniper Research atestiguan que, hasta 2027, las pérdidas por fraudes en pagos en línea pueden alcanzar los 343 mil millones de dólares a nivel mundial. En lo que respecta a Brasil, un estudio de ClearSale indicó que, en el último año, el valor de los intentos de fraude alcanzó los 3,5 mil millones de reales.
Por más que los consumidores también sean perjudicados por fraudes, generalmente el comerciante es quien paga el pato, ya que en la mayoría de los casos es él quien se queda sin el producto y aún necesita realizar cashback para clientes que fueron víctimas en su plataforma. De esta manera, a nivel de información, se presentan a continuación las cuatro estafas más comunes en el comercio electrónico y cómo las empresas pueden prevenirse.
Fraude automovilístico
En esta modalidad de estafa, el criminal realiza una compra normalmente a través de la plataforma de comercio electrónico. Sin embargo, después de la llegada del producto, presenta una reclamación y afirma que la mercancía no fue entregada. Así, recibe un reembolso del comerciante incluso teniendo el artículo en mano, causando un doble perjuicio a la tienda en línea.
Robo de identidad
Usando información robada como número de tarjeta de crédito y CPF, los estafadores realizan varias compras en la tienda en línea, muchas veces superando el límite bancario de la pobre víctima. Cuando se descubre la estafa, el problema pasa a ser del comerciante, que además de quedarse sin la mercancía, aún debe reembolsar al consumidor que tuvo la información utilizada de manera no autorizada.
Golpe de intercepción
También utilizando una tarjeta robada, los delincuentes realizan una compra en el comercio electrónico y registran la dirección de la víctima. Sin embargo, una vez que el pedido ha sido completado, los delincuentes contactan con la plataforma de comercio electrónico y alegan haber "equivocado el lugar", solicitando que la entrega se realice en otra localidad.
Prueba de tarjeta
En posesión de una tarjeta robada, los delincuentes comienzan haciendo pequeñas compras para verificar si el sistema antifraude del comercio electrónico los detecta. Si pasan desapercibidos, comienzan a hacer adquisiciones cada vez mayores, dejando un agujero financiero para la víctima.
Para evitar este tipo de fraude, una tecnología ha demostrado ser muy efectiva: la Inteligencia Artificial. Datos de la Asociación de Investigadores de Fraudes Certificados (ACFE) indican que, a nivel mundial, el 18% de los profesionales del sector de lucha contra fraudes ya utilizan IA y aprendizaje automático en su trabajo. Además, un estudio de Nvidia mostró que el 78% de los profesionales del sector financiero también han utilizado IA para enfrentar desafíos relacionados con fraudes.
Esto sucede porque al utilizar IA combinada con análisis de datos, es posible identificar a individuos más propensos a acciones fraudulentas, ya que la tecnología realiza un análisis completo de todos los rastros virtuales de esa persona, incluido su comportamiento en línea. De esta manera, es posible obtener una verdadera dimensión de sus intenciones y actitudes en el entorno virtual.
Además, con el Machine Learning, que es el aprendizaje automatizado de máquinas, el sistema de los jugadores de comercio electrónico va reconociendo los patrones de las estafas más comunes. Con ello, de forma automática, la tecnología diferencia una transacción legítima de una fraudulenta gracias a especificaciones que solo esta solución puede detectar, ya que los estafadores están cada vez más informados y creativos en sus emprendimientos, siendo inmunes a los métodos tradicionales.
