Imagínese intentar comprar un teléfono móvil nuevo, un billete internacional o un regalo especial y que un sistema de prevención de fraude marque su transacción como sospechosa y la bloquee, sin ninguna explicación plausible. Esta es la desventaja de las compras en línea. Aunque estos sistemas han sido 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 e intercambio de datos, la rápida digitalización de sistemas y tácticas de fraude cada vez más sofisticados, el mercado ha endurecido sus defensas. Pero esta medida ha creado una paradoja: tratar de proteger demasiado se está volviendo costoso 'no sólo en ingresos, sino también en reputación'. Es lo que llamamos falsos positivos, cuando una transacción legítima se identifica erróneamente como fraudulenta.
El costo oculto de la sobreseguridad
Los estafadores modernos operan como empresas: son rápidos, organizados y funcionan con grandes volúmenes de datos. Técnicas como el “phishing como servicio” simulan identidades a partir de información filtrada y explotan lagunas de comportamiento en los sistemas. Ya no siguen patrones obvios, lo que deja obsoletos los modelos tradicionales y obliga a las empresas a buscar capas de seguridad más sólidas.
Si bien los estafadores innovan, muchos servicios financieros y empresas minoristas todavía dependen de reglas fijas para reaccionar. Es un modelo rígido e ineficaz. Cuando la experiencia de compra se ve comprometida, las tasas de conversión caen en picado y se pierde la lealtad de los clientes.
Y el impacto va más allá: 32% de consumidores que pasan por un falso positivo abandonan al comerciante para siempre. Un único defecto en el sistema antifraude puede significar la pérdida definitiva de ingresos y reputación. Según Javelin Strategy & Research, estos errores ya cuestan a los minoristas estadounidenses 118.000 millones de dólares al año, 13 veces más que las pérdidas reales por fraude. La cuenta no cierra.
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 significa utilizar una combinación de inteligencia artificial (IA), datos en tiempo real y análisis de 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 habla más que cualquier regla preprogramada.
No se trata sólo de decir “sim” o “no”, sino de interpretar el contexto. El mismo cliente puede comprar algo en Sao Paulo por la mañana y en Río de Janeiro por la noche. Puede cambiar de teléfono, cambiar de navegador o actualizar el sistema operativo del dispositivo. El sistema antifraude debe entender esto y no bloquear la transacción.
Aplicando técnicas de aprendizaje automático, las empresas pueden crear modelos que aprendan de datos históricos y reduzcan los falsos positivos con el tiempo. El objetivo es comprender qué es normal para cada usuario e identificar las desviaciones DO 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 54%, generando ahorros equivalentes a US$ 220 mil.
El futuro de la autenticación invisible
La combinación de IA y perfiles de usuario para ofrecer recomendaciones más precisas, combinada con el uso de datos para equilibrar la seguridad y la conversión, abre la puerta a las nuevas tecnologías. Uno de ellos es el identificador vectorial: una solución capaz de detectar fraudes incluso cuando el intento se aleja de dispositivos con cookies limpias o en modo anónimo.
Y cuando tanto los estafadores 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 puede comprender el comportamiento típico de ese usuario y detectar mejor las anomalías. Esto aumenta enormemente la precisión, evitando bloqueos innecesarios sin comprometer la seguridad.
En este modelo, las pequeñas variaciones se tratan con inteligencia contextual (utilizada para detectar anomalías según el patrón esperado del usuario. Los cambios sutiles (como una actualización de software) no activan alertas, pero los cambios significativos (como un cambio en el sistema operativo o un cambio de geolocalización) pueden marcarse si están fuera del comportamiento habitual. Esta es la nueva frontera de la seguridad: actuar entre bastidores, sin fricciones. El mejor sistema antifraude es aquel que el cliente ni siquiera nota.
Seguridad que impulsa las ventas, y no al revés
Las empresas tienden a creer que es mejor rechazar algunas transacciones legítimas, incluso si reduce un poco los tipos de conversión, que sufrir las consecuencias de un fraude.
Por lo tanto, adoptar una solución de prevención del fraude que equilibre la seguridad y la conveniencia es una necesidad real del mercado. La seguridad y la experiencia del usuario no tienen por qué ser fuerzas opuestas (deben ir juntas. Para ello, el secreto está en la precisión, no en la rigidez.
La era de los falsos positivos requiere que las empresas inviertan en tecnologías inteligentes como inteligencia artificial, análisis de comportamiento y herramientas avanzadas de detección de fraude. Estas innovaciones reducen las pérdidas sin sacrificar las ventas legítimas y, lo más importante, sin ahuyentar a los clientes.
La seguridad y la experiencia del cliente no son opuestas cuando se hace bien, vayan 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, director de ventas de Nethon
