Para una plataforma global de comercio electrónico de moda rápida conocida por sus envíos ultrarrápidos, la viralidad de las redes sociales y los precios bajísimos, el objetivo era el hipercrecimiento y estaban ganando.
En cuestión de meses, esta marca internacional de comercio electrónico se había expandido en docenas de mercados y procesaba millones de pagos en línea a diario. Pero a medida que aumentaban los volúmenes de pedidos, también lo hacía una amenaza silenciosa: un aumento en las devoluciones de cargos. Un número creciente de usuarios denunció el uso no autorizado de tarjetas, lo que aumentó vertiginosamente las devoluciones de cargos y las solicitudes de reembolso. La tasa de transacciones de 3DS (3-D Secure) aumentó al 9%, lo que era elevado para un vendedor de moda rápida con una cesta normalmente de bajo riesgo.
Los costes excesivos de autenticación de la 3DS también se estaban acumulando y las ratios de devolución de cargos empezaron a coquetear peligrosamente con los umbrales de las redes de tarjetas. La empresa corría el riesgo no solo de interrumpir sus operaciones, sino también de recibir multas a causa de los programas de venta de tarjetas.
Lo que hizo que las cosas fueran más complejas fue la base de usuarios de la plataforma: el público de la generación Z que prioriza los dispositivos móviles y que abandona rápidamente cualquier flujo de pago que parezca demasiado torpe o invasivo. Cualquier fricción añadida implicaba una pérdida de conversiones. Sin embargo, los controles de fraude existentes no eran suficientes. La revisión manual no podía seguir el ritmo del volumen. Además, la falta de autenticación inteligente significaba que el sistema dejaba pasar demasiadas cosas o bloqueaba a los compradores genuinos.
Fue entonces cuando acudieron a TrustDecision en busca de ayuda.
Analiza los desafíos
Para controlar el fraude, el equipo tenía que entender primero qué era lo que realmente iba mal. Lo que parecía un problema de pago era, en realidad, una combinación de problemas de fraude más profundos. Aquí es donde empezaron los problemas.
Fraude por no presentación de tarjetas
A diferencia de las compras en tiendas, en las que se puede verificar la identidad y la tarjeta físicas, los pagos en línea se basan exclusivamente en señales digitales (como el número de la tarjeta, la dirección IP o el identificador del dispositivo) para determinar si una transacción es legítima. Esto es lo que hace que el fraude con tarjeta no presente (CNP) sea tan peligroso.
Los estafadores no necesitan la tarjeta en sí. Con un número de tarjeta robado y una dirección de envío, a menudo basta con completar una compra. Estas credenciales son fáciles de comprar en la web oscura, especialmente después de una filtración de datos. Una vez utilizadas, el verdadero titular de la tarjeta imputa el cargo y el comerciante pierde tanto el producto como los ingresos.
En el caso de las plataformas de comercio electrónico de gran volumen, especialmente durante los eventos de ventas, es fácil que este tipo de fraude se mezcle con una actividad legítima.
Contracargo amistoso
Las devoluciones amistosas se producen cuando los clientes impugnan transacciones legítimas, pero aducen la falta de recepción o el uso no autorizado. Esto aumenta los costos operativos, aumenta las tasas de devolución de cargos y corre el riesgo de que las redes de tarjetas impongan multas.
En conjunto, si la tasa de devoluciones de un comerciante supera el umbral de riesgo de la red de tarjetas, el comerciante puede enfrentarse a sanciones, como multas, inscripción obligatoria en programas de control de disputas y la posible suspensión de la aceptación de pagos con tarjeta.
La solución de gestión del fraude de TrustDecision
Para detener las crecientes pérdidas por fraude sin aumentar la fricción para los usuarios genuinos, la plataforma recurrió al marco de gestión del fraude basado en inteligencia artificial de TrustDecision, creado para escalar con el comercio electrónico de alta velocidad.
Enrutamiento 3DS basado en el riesgo
En lugar de aplicar la autenticación 3DS de forma generalizada, TrustDecision habilitó el enrutamiento dinámico basado en el riesgo en tiempo real. Los usuarios de bajo riesgo pasaban por el proceso de pago sin problemas, mientras que las transacciones de alto riesgo activaban una verificación escalonada. Esto ayudó a reducir los costos de la 3DS, evitar las devoluciones de cargos y proteger la experiencia del usuario.
Modelos de aprendizaje automático en capas
Tres modelos principales trabajaron juntos para detener el fraude y mejorar la precisión de las decisiones:
- UN modelo de fraude en tiempo real bloqueó las transacciones riesgosas basándose en señales de comportamiento e identidad.
- UN modelo crediticio identificó a los usuarios de confianza para mejorar las tasas de aprobación y reducir los falsos positivos.
- UN modelo de recuperación detectó un fraude fallido después del pago mediante el análisis gráfico.
Juntos, crearon un sistema de circuito cerrado que se adaptó a los nuevos patrones de fraude a medida que surgían.
Elaboración de perfiles de usuario globales
Al conectar señales entre direcciones IP, dispositivos, correos electrónicos y direcciones de envío, TrustDecision ayudó a la plataforma a detectar redes de fraude e infractores reincidentes, incluso en todos los mercados, antes de que pudieran escalar sus ataques.
Los resultados
Tras un año de trabajar con TrustDecision, la plataforma de comercio electrónico transformó su estrategia de fraude en los pagos, logrando mejoras cuantificables tanto en la seguridad como en el rendimiento.
- Más de 60 millones de dólares en la prevención de pérdidas financieras relacionadas con el fraude
- Reducción del 20% en la tasa de fraude en los principales mercados
- Aumento de la tasa de autorización por 10%, desbloqueando 100 000$ en ingresos diarios
Mirando hacia el futuro
Es posible que el fraude nunca desaparezca, pero la forma en que una empresa responde a él marca la diferencia. Para esta plataforma global de comercio electrónico, el verdadero punto de inflexión se produce cuando adoptan un enfoque de riesgo más inteligente y proactivo, basado en la inteligencia de decisiones, que salvaguarda el crecimiento sin sacrificar la experiencia del cliente.
A medida que el comercio digital continúa expandiéndose y las tácticas de fraude evolucionan, una cosa queda clara: mantenerse a la vanguardia requiere una tecnología que no solo detecte las amenazas, sino que también las comprenda. Este es el futuro que TrustDecision posibilita, a través de la inteligencia, la adaptabilidad y la acción.
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