Imagina intentar comprar un celular nuevo, un pasaje internacional o un regalo especial — y que tu transacción sea marcada como sospechosa y bloqueada por un sistema de prevención de fraudes, sin ninguna explicación plausible. Ese es el lado negativo de las compras en línea. Aunque estos sistemas han sido diseñados para proteger contra fraudes y garantizar una experiencia de compra satisfactoria, también pueden causar frustración y perjuicios.
Con el aumento exponencial de la recolección y el intercambio de datos, la rápida digitalización de los sistemas y tácticas de fraude cada vez más sofisticadas, el mercado ha endurecido sus defensas. Pero este movimiento ha creado un paradoja: intentar protegerse demasiado está saliendo caro — no solo en ingresos, sino también en reputación. Es lo que llamamos falsos positivos, cuando una transacción legítima es identificada erróneamente como fraudulenta.
El costo oculto del exceso de seguridad
Los fraudadores modernos operan como empresas: son rápidos, organizados y alimentados por grandes volúmenes de datos. Técnicas como el “phishing como servicio” simulan identidades a partir de información filtrada y explotan brechas comportamentales en los sistemas. Ya no siguen patrones obvios, haciendo que los modelos tradicionales queden obsoletos y forzando a las empresas a buscar capas de seguridad más robustas.
Mientras los fraudadores innovan, muchos servicios financieros y empresas de retail aún dependen de reglas fijas para reaccionar. Es un modelo rígido e ineficaz — la experiencia de compra se ve comprometida, las tasas de conversión se desploman y la fidelidad del cliente se pierde.
Y el impacto va más allá: 32% de los consumidores que pasan por un falso positivo abandonan al comerciante para siempre. Un solo fallo en el sistema antifraude puede significar la pérdida definitiva de ingresos y reputación. Según Javelin Strategy & Research, estos errores ya cuestan a los minoristas de Estados Unidos $118 mil millones por año — 13 veces más que las pérdidas reales por fraudes. La cuenta no cierra.
La importancia de la inteligencia en tiempo real y el análisis comportamental
Para enfrentar este escenario, la nueva era de la prevención exige inteligencia, y no rigidez excesiva. Esto significa usar una combinación de inteligencia artificial (IA), datos en tiempo real y análisis comportamental para tomar decisiones precisas sin comprometer la experiencia del usuario.
Con algoritmos que aprenden continuamente, es posible entender patrones individuales: ubicación, hora, dispositivo, historial de compras y método de pago. El comportamiento habla más alto que cualquier regla preprogramada.
No se trata solo de decir “sí” o “no”, sino de interpretar el contexto. Un mismo cliente puede comprar algo en São Paulo por la mañana y en Río de Janeiro por la noche. Puede cambiar de celular, de navegador o actualizar el sistema operativo del dispositivo. El sistema antifraude necesita entender eso — y no bloquear la transacción.
Aplicando técnicas de machine learning, las empresas logran crear modelos que aprenden con los datos históricos y reducen los falsos positivos a lo largo del tiempo. El objetivo es entender lo que es normal para cada usuario e identificar desviaciones — sin depender solo de reglas predefinidas. Un estudio del MIT con datos de un banco europeo mostró que esta estrategia redujo los falsos positivos en un 54%, generando un ahorro equivalente a $220 mil.
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 seguridad y conversión — abre puertas a nuevas tecnologías. Una de ellas es el identificador vectorial: una solución capaz de detectar fraudes incluso cuando el intento proviene de dispositivos con cookies limpias o en modo anónimo. Pero los usuarios legítimos también pueden actuar de esta manera.
Y cuando tanto los fraudadores como los buenos usuarios se esconden detrás de la misma máscara, ¿cómo diferenciarlos? Al combinar datos vectoriales con la “huella digital” del dispositivo, el sistema logra entender el comportamiento típico de ese usuario y detectar mejor las anomalías. Esto aumenta considerablemente la precisión, evitando bloqueos innecesarios sin comprometer la seguridad.
En este modelo, pequeñas variaciones se tratan con inteligencia contextual — utilizada para detectar anomalías basadas en el patrón esperado del usuario. Cambios sutiles (como una actualización de software) no disparan alertas, pero alteraciones significativas (como cambio de sistema operativo o cambio de geolocalización) pueden ser señaladas si están fuera del comportamiento usual. Esta es la nueva frontera de la seguridad: actuar entre bastidores, sin fricción. El mejor sistema antifraude es aquel que el cliente ni siquiera percibe.
Seguridad que impulsa las ventas, y no al revés
Las empresas tienden a creer que es mejor rechazar algunas transacciones legítimas, incluso si eso reduce un poco las tasas de conversión, que sufrir las consecuencias de un fraude. Pero no necesitan adoptar esta postura si cuentan con las herramientas adecuadas.
Por eso, adoptar una solución de prevención de fraudes que equilibre seguridad y conveniencia es una necesidad real del mercado. Seguridad y experiencia del usuario no tienen por qué ser fuerzas opuestas — deben ir de la mano. Para ello, el secreto está en la precisión, no en la rigidez.
La era de los falsos positivos exige que las empresas inviertan en tecnologías inteligentes, como IA, análisis comportamental y herramientas avanzadas de detección de fraudes. Estas innovaciones reducen pérdidas sin sacrificar ventas legítimas — y, lo más importante, sin alejar a los clientes.
La seguridad y la experiencia del cliente no son opuestas — cuando se hacen bien, van de la mano. Ofrecer protección es obligatorio. Pero hacerlo sin comprometer la experiencia es lo que realmente marca la diferencia en el mercado cada vez más competitivo de hoy.
Por Thiago Bertacchini, Head de Ventas de Nethon
