Herramientas de prevención de fraude en ecommerce: ¿Cómo elegir la solución adecuada?

Con la automatización, los bots y los ataques impulsados por IA, los delincuentes ahora pueden sondear sistemas a gran escala e imitar el comportamiento genuino del cliente. Como resultado, el fraude online, la prueba de tarjetas, la apropiación de cuentas, el fraude amistoso y la suplantación de identidad avanzada son ahora desafíos diarios para los minoristas online y las plataformas de ecommerce que procesan un alto volumen de transacciones.

En este contexto, muchas herramientas se quedan cortas por estas razones:

Las herramientas de fraude heredadas tienen dificultades para escalar

La mayoría de las empresas ya cuentan con CVV2, verificación de dirección, 3D Secure y algunas reglas estáticas como las verificaciones de velocidad. Esas medidas ya no son suficientes para la detección moderna del fraude.

Con las tácticas de fraude en constante cambio, una configuración fragmentada te obliga a unir señales como la dirección IP, la huella digital del dispositivo y los datos del cliente, en lugar de prevenir proactivamente las actividades fraudulentas.

3D Secure por sí solo no resolverá el fraude en los pagos

Es fácil pensar que si se está verificando a los clientes con 3D Secure se tiene cierta cobertura, y que la responsabilidad recae en el emisor de la tarjeta, las instituciones financieras o las pasarelas de pago.

Aunque 3D Secure añade una valiosa capa de autenticación para las transacciones sin tarjeta presente, no es infalible. Los estafadores son cada vez más hábiles para explotar la ingeniería social, el phishing o las cuentas de clientes comprometidas y eludir así los controles.

Además de eso, un enfoque general de "3DS para todo" añade fricción donde no es necesario, perjudicando los pagos electrónicos y la conversión de las compras online.

Los sistemas estáticos basados en reglas no pueden seguir el ritmo

Históricamente, muchas empresas han dependido de sistemas estáticos basados en reglas para combatir el fraude en los pagos.

Como explica Carl Mason, jefe de riesgo de pagos globales de la empresa de entretenimiento Merlin: "Si veíamos un pico en los chargebacks, teníamos que analizar nuestros datos, buscando puntos de datos comunes que unieran esos casos, y luego crear reglas. A menudo, para cuando estas se implementaban, las tácticas de fraude ya habían cambiado de nuevo. Era una carrera constante para mantenernos al día".

Watches of Switzerland, minorista de lujo, tuvo un problema similar con una creación reactiva de reglas que nunca lograba alcanzar a los atacantes. Encontraban un tipo de estafador y creaban una regla, solo para que surgiera luego un nuevo tipo de fraude. En algunos casos, lo detectaban después de que el daño ya estaba hecho.

El aprendizaje automático puede ser una caja negra

La detección de fraude mediante aprendizaje automático es una forma poderosa de escalar las defensas utilizando algoritmos, puntuaciones de riesgo y análisis de comportamiento. Pero, en algunos casos, las soluciones de protección contra el fraude impulsadas por IA operan como cajas negras. Devuelven un simple aceptar/rechazar sin explicar las decisiones ni permitir que los equipos de fraude ajusten los modelos para escenarios de alto riesgo, falsos positivos o métodos de pago específicos.

Aunque el aprendizaje automático es vital para mejorar la eficiencia, no debe ir en detrimento de la transparencia o el control.

Algunas herramientas tienen dificultades para distinguir entre clientes legítimos y maliciosos

Como observa Carl Mason, de Merlin: "Algunos clientes imitan inadvertidamente a los estafadores". Hay algunas razones por las que un cliente genuino podría parecer sospechoso. Por ejemplo:

• Una familia que reserva billetes de última hora desde un hotel en el extranjero.

• Un cliente leal que cambia a una nueva tarjeta, dispositivo o dirección IP.

• La compra de un reloj de lujo de alto valor que no encaja con su patrón habitual.

Esto deja dos opciones: reducir la configuración de riesgo y exponer el negocio a más fraude, o mantener la configuración actual y arriesgarse a perder clientes genuinos.

Cada verificación adicional añade fricción. Cada falso rechazo perjudica los ingresos. Cada revisión manual, verificación de identidad o desafío 3DS innecesario ralentiza el proceso. La mejor solución de prevención de fraude ayuda a optimizar tanto la gestión de riesgos como la optimización de ingresos.

En lugar de "¿Cómo bloqueo más fraude?", hay que preguntarse:

• ¿Cómo se puede reducir la fricción para los clientes legítimos?

• ¿Dónde se puede omitir o degradar el 3DS de forma segura?

• ¿Qué se puede hacer entre bastidores para aumentar las tasas de autorización?

• ¿Dónde podría aceptarse una pequeña cantidad de fraude que aumentase los ingresos?

La herramienta de fraude adecuada depende de las necesidades específicas del negocio. Aquí hay cinco áreas clave que animamos a las empresas a investigar:

1. Capacidades principales de detección de fraude y toma de decisiones

Primero, hay que verificar lo básico: ¿La herramienta utiliza aprendizaje automático y automatización para analizar patrones a escala? ¿Pueden crearse reglas personalizadas donde se necesite más control? ¿Puede hacer pruebas retrospectivas de patrones de fraude, ajustar puntuaciones de riesgo y adaptarse a tácticas de fraude cambiantes sin una gran sobrecarga operativa para los equipos?

En última instancia, es importante buscar inteligencia, control y una forma segura de iterar.

2. Cobertura en métodos de pago y canales

Una herramienta antifraude es tan fuerte como los métodos de pago que puede ver. BNPL, billeteras digitales y métodos locales como iDEAL, BLIK, Pix, WeChatPay y UnionPay conllevan diferentes señales de riesgo. Si el proveedor solo cubre algunos métodos, habrá puntos ciegos.

3. Gestión de 'chargebacks' y propiedad del riesgo

Algunos proveedores asegurarán los chargebacks y ofrecerán una garantía para ello. Esto parece atractivo: se obtiene previsibilidad y otra persona "posee" el riesgo.

Pero hay una desventaja. Si un proveedor es financieramente responsable de los chargebacks, tiene un fuerte incentivo para pecar de cauteloso. Esto puede llevar a umbrales de riesgo más conservadores. Podría haber menos chargebacks, pero también menos pedidos aprobados y más clientes frustrados.

En lugar de ver los chargebacks como una métrica aislada, puede encontrarse una solución que brinde las herramientas para defenderse cuando tenga sentido. Por ejemplo, defenderá automáticamente ciertos chargebacks con responsabilidad transferida por 3DS, ayudará a aumentar las tasas de autorización o trabajará para reducir el fraude evitable en primer lugar.

4. Calidad de los datos y entrenamiento del modelo

El aprendizaje automático es tan bueno como los datos con los que se entrena. Por lo tanto, al evaluar una herramienta, es importante investigar de dónde provienen estos datos y cómo de relevantes son para un negocio específico.

Por ejemplo, comprender cuántas empresas soportan y qué volumen de transacciones fluye a través de los sistemas da una buena indicación de la amplitud de los datos a los que pueden acceder.

También es importante saber qué verticales atienden. Las diferentes industrias tienen diferentes matices, perfiles de riesgo y posibles puntos débiles.

Una herramienta de riesgo que se entrena únicamente con transacciones de alto volumen y bajo valor (como una plataforma de streaming o juegos) no será de mucha utilidad para un minorista de lujo. Por otro lado, si un proveedor procesa una gran cantidad de transacciones para negocios similares, es posible beneficiarse de esos aprendizajes.

Algunos proveedores utilizarán datos de terceros para entrenar sus modelos. Si es así, deberían ser transparentes sobre la procedencia de los datos.

5. Transparencia y control sobre las decisiones de fraude

Finalmente, si la herramienta utiliza aprendizaje automático, se necesita entender cómo se toman las decisiones y cuánta influencia se tiene sobre ellas.

¿Es posible ver por qué se aceptó o rechazó una transacción? ¿Puede entenderse el razonamiento sin tener conocimientos de ciencia de datos? ¿Puede anularse o complementarse las decisiones con reglas propias cuando sea necesario?

Según nuestra experiencia, muchas empresas todavía son reacias a alejarse al 100% de las reglas hacia el aprendizaje automático. Por lo tanto, es probable que se quiera mantener cierto grado de control. Una solución ideal permitirá incorporar algunas reglas personalizadas para tener en cuenta matices o picos estacionales.

La solución de riesgo de Adyen, Protect, forma parte de un conjunto de herramientas de optimización llamado Adyen Uplift. Para nosotros, la gestión de riesgos es una parte de una historia de optimización más amplia: podemos influir en el recorrido completo del pago, porque lo gestionamos de principio a fin.

Trabajamos con empresas para ayudar a crear excelentes experiencias de pago online y en tienda. Aquí tienes algunas formas de beneficiarse al trabajar con nosotros:

Trabaja con un único equipo centrado tanto en el fraude como en la conversión

Nuestro equipo de riesgo trabaja mano a mano con nuestro equipo de tasas de autorización. Nadie se cierra a un único objetivo departamental. Las buenas tasas de fraude solo se celebran si las tasas de conversión también son sólidas.

Obtén una herramienta respaldada por enormes volúmenes de datos de la plataforma

Durante la temporada alta de 2025, Adyen procesó hasta 199.000 transacciones cada minuto. Cada pago ayuda a entrenar nuestros modelos de aprendizaje automático, lo que nos permite construir una visión integral de los clientes. Utilizamos señales como dispositivos, direcciones de correo electrónico y detalles de pago, junto con información de comportamiento como la frecuencia y la actividad fraudulenta anterior.

A esto lo llamamos enfoque conductual para la defensa contra el fraude, que es un modelo construido a partir de billones de interacciones. Es una capa central de nuestra infraestructura, posible porque podemos conectar señales de principio a fin, desde el pago hasta el desembolso, desde la incorporación hasta el riesgo, desde la autenticación hasta la liquidación.

Como indica Carl Mason, de Merlin: "Puede que no hayamos visto a esta persona antes, pero Adyen sí. Esto nos da una mayor información antes de enviar el pago para su autorización y nos asegura que estamos tomando las mejores decisiones".

Benefíciate del aprendizaje automático, pero conserva el control sobre tus decisiones

Muchas empresas buscan una herramienta automatizada que haga el trabajo pesado, pero con la capacidad de establecer reglas manualmente para casos especiales.

Protect combina el aprendizaje automático con reglas configurables, lo que proporciona un motor de fraude escalable que aún puedes ajustar para patrones estacionales, matices verticales o requisitos de políticas.

Nuestra capa de explicabilidad significa que puedes ver exactamente por qué el modelo tomó una decisión, algo que nuestros clientes citan como una razón clave para cambiarse a nosotros.

Cómo Michael Kors pasó de revisiones manuales externalizadas a una automatización total

El minorista de lujo, Michael Kors, había externalizado todas las revisiones manuales a una plataforma de gestión de pagos y prevención de fraude.

Ahora, con nuestra solución automatizada, han integrado la defensa contra el fraude internamente, incluso sin un gestor de riesgos dedicado. Esto les ha dado más control sin una carga de trabajo adicional.

Cómo Watches of Switzerland puso fin al caos manual

El minorista de relojes dependía de un enfoque manual y reactivo para la defensa contra el fraude. Esto los dejaba en desventaja, adaptando reglas solo para descubrir nuevas técnicas de fraude demasiado tarde.

En un ejemplo, descubrieron que un cliente devolvía cajas de gel de ducha en lugar de relojes. Cuando el equipo se dio cuenta, el daño ya estaba hecho.

En otra ocasión, el equipo se sintió abrumado por la tarea de gestionar reglas manuales. Como recuerda el gerente de comercio electrónico, Mitul Tejura: "Tenía que poner recordatorios en el calendario para acordarme de levantar el bloqueo de Nueva Zelanda, que había estado bloqueado durante semanas, porque lo olvidé".

Al cambiarse a la solución antifraude de Adyen, Watches of Switzerland reemplazó su enfoque con un aumento del 75% en las aprobaciones y una disminución del 83% en el fraude.

Todavía revisan manualmente las transacciones de muy alto valor, pero el aprendizaje automático hace la mayor parte del trabajo.

Cómo el Ambassador Theatre Group afrontó volúmenes dinámicos

El importante operador teatral Ambassador Theatre Group luchaba por contener el fraude. Con picos de demanda en torno a temporadas, espectáculos y giras, los patrones de fraude eran difíciles de detectar.

Con Protect, ahora dedican menos tiempo a escribir reglas reactivas después de cada pico y se benefician de los datos de toda la plataforma sobre defraudadores conocidos. Además, pueden mantener un viaje fluido para cada cliente.