La inteligencia artificial (IA) ha sido un tema candente últimamente. Pero en 2023, cautivó la atención y la imaginación de gran parte del mundo. Desde el lanzamiento del revolucionario chatbot ChatGPT, hemos visto surgir continuamente nuevos casos de uso potenciales para la IA.

Sin embargo, por cada caso de uso positivo de la IA, también vemos muchos casos de uso malintencionados, incluidos algunos relacionados con el fraude en los pagos que quizá no te esperes. Por desgracia, la IA está permitiendo a los estafadores automatizar muchas de sus actividades fraudulentas, transformando comunicaciones que antes tenían que ser redactadas por personas para resultar convincentes.

A continuación se presentan las últimas tendencias en materia de fraude en los pagos y algunas posibles soluciones para ayudar a los propietarios de pequeñas empresas a protegerse a sí mismos, a sus negocios y a sus clientes.

Cómo la inteligencia artificial está transformando el fraude tal y como lo conocemos

Los avances en la IA generativa, como el chatbot ChatGPT, han demostrado que los algoritmos pueden generar contenidos escritos de aspecto humano dirigidos a los consumidores. Los datos indican que el 68 % de los consumidores ha observado un aumento en la frecuencia de las estafas y el spam durante el primer semestre de 2023, algo que los analistas atribuyen al auge de los contenidos generados por la IA.

La inteligencia artificial permite a los estafadores automatizar sus actividades, lo que significa que es probable que sigan aumentando los casos de estafas y spam. Juniper Research calcula que las pérdidas mundiales derivadas del fraude en el comercio electrónico alcanzarán los 48 000 millones de dólares a finales de este año, lo que supone un aumento interanual del 16 %. Entre 2023 y 2027, Juniper estima que las pérdidas acumuladas de los comerciantes por el fraude en los pagos en línea superarán los 343 000 millones de dólares.

Por desgracia, los estafadores han encontrado la manera de sortear el aumento de la autenticación de dos factores engañando a víctimas desprevenidas para que les faciliten sus contraseñas de un solo uso. Una estafa típica implica un foro de la deep web y un bot que automatiza todo el proceso.

El bot falsifica el número de teléfono de una empresa y se hace pasar por ella, pidiendo a la víctima que le facilite su contraseña de un solo uso. Una vez que el estafador tiene esa contraseña, accede a la cuenta de la víctima, roba su información de pago y la utiliza para realizar pagos no autorizados.

Las estafas de ingeniería social también se han disparado desde el lanzamiento de ChatGPT. Los chatbots basados en IA permiten a los estafadores automatizar sus interacciones con las personas a las que quieren suplantar para acceder a su información. Los datos del sector muestran un aumento del 66 % en el contenido bloqueado y los pagos bloqueados por parte de un mismo estafador entre el periodo comprendido entre el segundo y el tercer trimestre de 2022 y el periodo comprendido entre el cuarto trimestre de 2022 y el primer trimestre de 2023.

Una vez que el estafador consigue acceder a la cuenta de la víctima, puede utilizar sus datos para realizar compras no autorizadas o hacerse con el control total de la cuenta.

Tipos de fraude a los que todo comerciante debe estar atento

El Informe global sobre pagos y fraude de 2023 revela los tipos de ataques fraudulentos más comunes que los comerciantes deben tener en cuenta. Los tipos de fraude más habituales son el phishing, el pharming y el whaling, siendo estos dos últimos variantes más recientes del phishing. La encuesta reveló que el 43 % de los comerciantes afirma haber sufrido este tipo de fraude, lo que supone un aumento significativo con respecto al 35 % registrado el año pasado.

En segundo lugar se encuentrael «fraude de personas cercanas», cometido por un amigo íntimo o un familiar de la víctima. Más de un tercio de los comerciantes se enfrentan a este tipo de fraude. Los otros dos tipos de fraude más habituales son las pruebas de tarjetas y el robo de identidad.

Sin embargo, la encuesta reveló que las experiencias de los comerciantes en relación con el uso indebido de cupones, descuentos y reembolsos aumentaron significativamente de un año a otro, pasando del 25 % al 30 % de los comerciantes. Los casos de estafas de reenvío también están en aumento, afectando al 20 % de los comerciantes en la última encuesta, frente al 15 % de la encuesta del año pasado. Este aumento ha situado a las estafas de reenvío entre los diez tipos de fraude más comunes por primera vez en los últimos tres años.

Por término medio, los comerciantes se ven afectados por tres tipos diferentes de fraude; las pequeñas y medianas empresas suelen enfrentarse a dos tipos, mientras que las grandes empresas suelen tener que hacer frente a cuatro o más.

Pero aquí está la buena noticia

Afortunadamente, no todo son malas noticias para los empresarios. Según la encuesta de MRC/CyberSource, el porcentaje de ingresos del comercio electrónico perdidos a causa del fraude a nivel mundial ha disminuido ligeramente en los últimos 12 meses, pasando del 3,6 % en 2022 al 2,9 % en 2023.

Además, la tasa de rechazo de los pedidos nacionales ha bajado del 3,4 % en 2022 al 2,7 %. Por otra parte, el porcentaje de pedidos de comercio electrónico nacionales que resultaron ser fraudulentos descendió del 3,1 % en 2022 al 2,6 % en 2023.

Por último, el porcentaje de pedidos de comercio electrónico que dieron lugar a devoluciones por fraude se redujo del 3,1 % del año pasado al 2,6 % en 2023. Parece que los empresarios más avispados también están aprovechando las ventajas de la última tecnología de inteligencia artificial, que ofrece formas nuevas y mejoradas de combatir el fraude en los pagos.

Por qué el fraude en los pagos supone una carga cada vez mayor para los empresarios

Aunque algunas tendencias relacionadas con el fraude están mejorando ligeramente, los comerciantes se enfrentan a una carga desproporcionada a la hora de hacer frente al fraude en los pagos. Una encuesta reveló que más de la mitad de los consumidores cree que no se les debería considerar responsables si, tras ser víctimas de una estafa, facilitaran sus datos de pago, que posteriormente se utilizaran para realizar una compra no autorizada.

Mientras que el 30 % considera que su banco debería asumir la responsabilidad, casi una cuarta parte atribuye la responsabilidad de prevenir los pagos fraudulentos directamente a la empresa en la que se realizó el pago no autorizado. En consecuencia, cada vez recae más en los comerciantes la responsabilidad de ayudar a sus clientes a evitar el fraude en los pagos.

Según la encuesta de MRC citada anteriormente, los comerciantes dedican aproximadamente una décima parte de sus ingresos anuales por comercio electrónico a gestionar el fraude en los pagos, una tendencia que se mantiene en línea con los últimos años. Sin embargo, dado que los estafadores están sustraendo a los empresarios y a sus clientes cantidades cada vez mayores, los comerciantes se dan cuenta ahora de que necesitan medidas de protección más avanzadas contra el fraude en los pagos.

Cómo la IA puede ofrecer soluciones a los comerciantes

Las estrategias en constante evolución que emplean los estafadores y el aumento constante de las transacciones de pago en tiempo real en todo el mundo ponen de relieve la importancia de que los comerciantes redoblen su vigilancia frente al fraude en los pagos. Según el informe «Prime Time for Real-Time» de 2023 elaborado por ACI Worldwide, el número de pagos en tiempo real realizados en 2022 se disparó más de un 60 % con respecto al año anterior, superando los 195 000 millones, lo que subraya aún más la necesidad de que los comerciantes se centren en la prevención del fraude en los pagos.

Las transacciones de pago en tiempo real resultan cómodas tanto para los comerciantes como para los clientes, ya que se realizan entre cuentas bancarias. Se completan —desde su inicio hasta su compensación y liquidación— en cuestión de segundos, independientemente de la hora o el día de la semana. En esencia, el dinero ya se ha transferido antes de que la víctima pueda hacer nada para impedir que la transacción se lleve a cabo. Sin embargo, el creciente número de comerciantes que utilizan sistemas de pago en tiempo real plantea una nueva serie de vulnerabilidades que solo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden abordar de manera eficaz.

Los sistemas tradicionales de detección de fraudes se basan en reglas establecidas previamente, lo que dificulta la identificación de nuevos patrones. Sin embargo, aunque los algoritmos de aprendizaje profundo se entrenan con patrones históricos, también aprenden constantemente, lo que les permite detectar nuevos patrones de fraude, incluso si difieren ligeramente de los anteriores.

A medida que aumenta el número de pagos en tiempo real procesados, a los comerciantes les resulta cada vez más difícil hacer frente al creciente volumen de comprobaciones manuales que exigen esos sistemas tradicionales basados en reglas. Por lo tanto, el uso de herramientas de IA como Chargeflow para detectar el fraude en los pagos reduce las comprobaciones manuales que exigen esos sistemas, ya que la IA aprende continuamente y es mucho menos propensa a generar falsos positivos que los sistemas tradicionales de detección de fraudes.

Los algoritmos inteligentes de Chargeflow analizan millones o miles de millones de transacciones en cuestión de minutos, detectando rápidamente patrones de fraude nuevos o emergentes. Además, crean modelos que captan los patrones de comportamiento típicos y las relaciones entre las distintas partes implicadas en las transacciones.

A continuación, el algoritmo identifica comportamientos o relaciones inusuales que podrían indicar actividades de pago fraudulentas. Además, asigna puntuaciones de riesgo a cada transacción basándose en diversos factores, como el historial de transacciones del cliente, la información de la cuenta y los patrones habituales de comportamiento de pago. Las transacciones con puntuaciones de riesgo elevadas pueden bloquearse, lo que permite prevenir el fraude antes de que se produzca.

El análisis de los inicios de sesión también es importante para los comerciantes, ya que permite detectar inicios de sesión inusuales fuera del país o la región de residencia de la víctima, o en horas poco habituales del día o de la noche.

El futuro del fraude en los pagos

Por supuesto, el fraude en los pagos seguirá volviéndose cada vez más sofisticado con el paso del tiempo, lo que hace que la adopción y el uso de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático sean cada vez más importantes. Los comerciantes disponen de una amplia y creciente variedad de herramientas de detección de fraudes en los pagos basadas en la inteligencia artificial.

Sin embargo, elegir el sistema adecuado que se adapte a tu modelo de negocio y pueda garantizar un retorno significativo de la inversión marcará la diferencia. La revolución de la inteligencia artificial ya está aquí. Los comerciantes que tarden en adaptarse al uso de estos marcos para combatir el problema del fraude en los pagos, que crece rápidamente, corren el riesgo de quedarse atrás debido a la falta de confianza de los clientes.

Acerca del autor:

Michelle Jones, redactora jefe de ValueWalk, una prestigiosa empresa de información financiera. Anteriormente, trabajó durante ocho años como productora de informativos de televisión en una cadena afiliada a la NBC.