La confianza lo es todo en el comercio electrónico.

Dado que los clientes te facilitan información confidencial, como sus datos personales, números de tarjeta de crédito, direcciones, etc., tu tarea consiste en protegerlos. Por desgracia, los estafadores siempre intentan robar estos datos, lo que pone en peligro tu reputación y tus ventas futuras.

Muchos comerciantes online pasan por alto la importancia de contar con una protección adecuada. Es posible que en su momento implementaran algunas prácticas recomendadas, pero dejaron de aplicarlas con regularidad. Como resultado, vemos ejemplos sorprendentes de grandes tiendas online que caen en la trampa de hackers astutos. La cuestión es que estos aprenden constantemente a burlar las medidas de seguridad existentes. Necesitas una solución fiable que se vuelva más inteligente con el tiempo y ofrezca nuevas formas de proteger la información en un espacio seguro.

La inteligencia artificial es justo lo que necesitas. Integrada en las herramientas de detección de fraudes, la IA puede detectar transacciones sospechosas, comportamientos anómalos, inconsistencias en la ubicación e incluso patrones de escritura. La IA aplicada a la detección de fraudes funciona igual de bien y con la misma rapidez con grandes bases de datos, lo que le permite hacer frente al creciente número de transacciones de comercio electrónico. No necesita descansar, comete menos errores con el tiempo y mejora tu imagen. ¿Y lo mejor de todo? La IA evoluciona constantemente. Eso es algo que las herramientas que no utilizan IA no pueden ofrecer.

En este artículo, nos centraremos en la inteligencia artificial para la detección de fraudes. Veamos cómo puede revolucionar tu negocio de comercio electrónico.

Comprender el fraude en el comercio electrónico: tendencias y tipos

Las tiendas en línea son un blanco preferido para los estafadores debido al elevado volumen de transacciones, lo que limita la atención que los propietarios de los negocios pueden prestar a cada detalle y aumenta las posibilidades de que se produzcan fraudes.

Estas personas también pueden elegir entre varios métodos de pago. Si a esto le sumamos el anonimato y la distancia física entre la víctima y el estafador, el resultado es que asistimos a un aumento de los casos de filtración de datos.

El fraude en el comercio electrónico a nivel mundial va en aumento. Según las estadísticas facilitadas por Mastercard, las pérdidas relacionadas con este fenómeno alcanzaron los 41 000 millones de dólares en 2022 y los 48 000 millones de dólares en 2023.

Norteamérica encabeza la lista en cuanto al valor de las transacciones fraudulentas, ya que representa más del 42 % del fraude en el comercio electrónico a nivel mundial, mientras que Europa, especialmente Alemania y Francia, también se enfrenta a riesgos importantes.

En América Latina, se estima que alrededor del 20 % de los ingresos del comercio electrónico se pierden debido al fraude, y que el 3,7 % de los pedidos son fraudulentos. Estas cifras alarmantes ponen de relieve la necesidad imperiosa de contar con soluciones avanzadas de detección de fraudes que aprovechen la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis de comportamiento para combatir esta amenaza creciente.

La empresa también destaca las siguientes tendencias en materia de fraude en el comercio electrónico:

• El abuso de promociones, es decir, el aprovechamiento indebido de incentivos promocionales (códigos de descuento, recompensas por fidelidad y otras bonificaciones);
• Fraude de buena fe, o fraude por devolución, en el que los consumidores impugnan cargos legítimos a pesar de que la transacción sea válida y esté autorizada;
• Aumento de los casos de apropiación de cuentas (ATO), en los que los estafadores acceden a las cuentas de los consumidores y las utilizan indebidamente;
• el fraude por triangulación, que consiste en crear mercados falsos para obtener datos de pago con el fin de realizar transacciones no autorizadas;
• El uso cada vez mayor de la inteligencia artificial por parte de los delincuentes para desarrollar técnicas más sofisticadas.

Por lo tanto, pasar por alto la IA en la detección del fraude en el comercio electrónico es un grave error. Estos son los tipos de fraude en el comercio electrónico que la IA puede detectar:

• Fraude con tarjetas de crédito: cuando se utiliza la información de una tarjeta robada para realizar compras no autorizadas);
• Creación de cuentas falsas: utilizar la identidad de personas reales para llevar a cabo estafas o comprar productos con los datos de sus tarjetas de crédito
• Apropiación de cuentas: obtener acceso a cuentas de usuarios legítimas para realizar compras no autorizadas o robar datos confidenciales.
• «Credential stuffing»: el uso de nombres de usuario y contraseñas filtrados para acceder a cuentas en múltiples plataformas.

La evolución de la detección del fraude: de las técnicas manuales a las basadas en la inteligencia artificial

La detección de fraudes comenzó como una tarea manual. Reunidos en torno a hojas de cálculo, los equipos revisaban minuciosamente los registros de transacciones para identificar anomalías. Este proceso se caracterizaba por lo siguiente:

• Lleva mucho tiempo;
• Requiere mucha mano de obra;
• Sujeto a errores humanos
• Reactivo en lugar de proactivo

Por ello, resultaba difícil seguir el ritmo de los estafadores, que siempre iban un paso por delante. A medida que el comercio electrónico comenzó a experimentar un auge, quedó claro que los minoristas online necesitaban soluciones más complejas. A medida que la tecnología evolucionaba, herramientas como Salesforce CRM Analytics revolucionaron este proceso, pasando de las hojas de cálculo manuales a un análisis avanzado basado en datos. Ahí es donde aparecieron los sistemas basados en reglas. Estas herramientas tecnológicas estaban programadas para señalar las transacciones que cumplían ciertos criterios (por ejemplo, transacciones por encima de una cantidad específica o procedentes de determinadas ubicaciones geográficas). Fue una alternativa revolucionaria a las comprobaciones manuales.

Sin embargo, estos sistemas seguían careciendo de matices y adaptabilidad. Así fue como la IA encontró su aplicación en este ámbito. El uso de la IA en la detección de fraudes permitió a los comerciantes analizar enormes cantidades de datos a una velocidad vertiginosa. Los sistemas de detección de fraudes basados en IA se basan en algoritmos complejos, tienen en cuenta multitud de factores y ofrecen un método mucho más preciso y dinámico para detectar el fraude.

¿Cómo se utiliza actualmente la inteligencia artificial en la detección de fraudes? Los sistemas de inteligencia artificial recopilan nuevos datos, aprenden de las tácticas de fraude existentes y predicen qué inconsistencias podrían ser potencialmente sospechosas.

Cómo funciona la detección de fraudes basada en la inteligencia artificial

La detección de fraudes basada en la inteligencia artificial aprovecha el aprendizaje automático para analizar transacciones e identificar anomalías con una intervención humana mínima, lo que hace que el proceso sea más autónomo y eficaz. Eso es lo que hace que la tecnología sea más autónoma, ya que le da libertad para tomar decisiones por sí misma sobre si el comportamiento del cliente es normal o ilícito.

Tomemos como ejemplo la detección de anomalías. La detección de fraudes mediante IA consiste en identificar transacciones que se desvían considerablemente de las normas aceptadas. Un cliente puede mostrar un patrón de compra específico, por ejemplo, realizando compras pequeñas y poco frecuentes. Cuando realiza una compra de gran valor, el sistema puede activar una alerta. Otros factores que el sistema tendrá en cuenta son el historial del cliente, su ubicación y el dispositivo utilizado.

La detección de fraudes basada en la inteligencia artificial también se sirve del análisis predictivo a partir de actividades pasadas. Permite al sistema anticipar nuevas tácticas de fraude antes de que se generalicen. La inteligencia artificial también contribuye a la seguridad frente al fraude mediante la integración de herramientas de análisis forense digital para mejorar las estrategias de prevención del fraude. El uso del análisis forense digital ayuda a las empresas a rastrear el origen de las actividades fraudulentas, descubrir pruebas y detectar y responder rápidamente a las brechas de seguridad.

Todas estas técnicas se combinan para crear un complejo sistema de defensa que permite a los clientes legítimos realizar sus compras sin problemas, mientras que bloquea a los delincuentes desde el primer momento.

Técnicas avanzadas de inteligencia artificial en la detección del fraude

La detección de anomalías, el análisis de comportamientos y el análisis predictivo mencionados anteriormente constituyen la columna vertebral de la detección de fraudes mediante IA. Sin embargo, existen tecnologías de vanguardia como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, que mejoran la forma en que los robots comprenden, aprenden y realizan predicciones.

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales de múltiples capas —de ahí el término «profundo»— para procesar datos de formas complejas y matizadas. Se inspira en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Esto permite identificar patrones fraudulentos y anomalías que son demasiado sutiles para que los algoritmos tradicionales puedan detectarlos.

Las redes neuronales son muy eficaces a la hora de detectar correlaciones en grandes conjuntos de datos, ya que están formadas por nodos interconectados que simulan las conexiones neuronales. Cuando se utilizan para la detección de fraudes, examinan simultáneamente miles de atributos de las transacciones, lo que proporciona una precisión sin precedentes a la hora de distinguir entre actividades auténticas y fraudulentas. Esto funciona especialmente bien en el comercio electrónico, ya que en este ámbito existe una gran cantidad de datos de transacciones complejos.

Ejemplos de detección de fraudes mediante IA

Rakuten Francia

Captura de pantalla tomada de la página web oficial de Rakuten Francia

Rakuten France, uno de los principales nombres del comercio electrónico francés, sufría constantes ataques por parte de bots muy sofisticados. Estas aplicaciones automatizadas suponían un riesgo de seguridad considerable. Resultaban muy molestas. El personal de Rakuten dedicó todos sus esfuerzos a combatirlas. Tras varias deliberaciones, surgió la idea de poner en práctica soluciones basadas en la inteligencia artificial. Fue un punto de inflexión que permitió a su equipo técnico centrarse en proyectos clave, mientras que el sistema de detección de fraudes basado en la inteligencia artificial prevenía los ataques en tiempo real.

BlaBlaCar

Captura de pantalla tomada de la página web oficial de BlaBlaCar

Para BlaBlaCar, la mayor comunidad de viajes compartidos del mundo, era fundamental proteger su amplia base de datos frente a los estafadores. La dificultad radicaba en proteger este tesoro de datos sin comprometer la funcionalidad de la aplicación ni la experiencia del usuario. Se recurrió a una agencia que no necesitaba información personal. Como resultado, no se requirió ningún mantenimiento y las cuentas de los usuarios de BlaBlaCar quedaron a salvo.

Ventajas prácticas de la IA en la prevención del fraude en el comercio electrónico

¿Qué supone para una empresa implementar un sistema de detección de fraudes basado en IA? Ya sabemos que ofrece una mayor seguridad. La seguridad genera confianza. Y la confianza se traduce en un aumento de las ventas, ya que los clientes no tienen que pensárselo dos veces a la hora de comprarte. A continuación, te presentamos otras ventajas de la detección y prevención de fraudes basadas en IA:

• Mejorar la experiencia del usuario: uso de sistemas basados en inteligencia artificial para reducir las dificultades. Las transacciones legítimas se procesan de forma fluida y rápida, lo que contribuye a la satisfacción del usuario gracias a un servicio ágil.
  
  
• Detección en tiempo real y adaptación continua: los sistemas de inteligencia artificial mejoran constantemente y reaccionan de inmediato, lo que elimina los retrasos en la detección del fraude. Para las empresas de comercio electrónico, esto supone evitar pérdidas económicas importantes.
  
  
• Reducir al mínimo los falsos positivos: el hecho de marcar transacciones legítimas como fraudulentas. Los sistemas basados en inteligencia artificial registran menos falsos positivos, lo que evita que se rechacen las transacciones de los compradores.
  
  
• Aprovechamiento del big data: permite optimizar las estrategias de seguridad basándose en conjuntos de datos de comercio electrónico amplios y complejos.

Implementación de la detección de fraudes mediante IA en plataformas de comercio electrónico

¿Cómo puedes integrar la IA para la detección de fraudes en tu tienda online? Analicemos el proceso paso a paso, desde sentar las bases hasta adaptarse a los nuevos retos.

Paso 1: Evaluación de las necesidades y el alcance

El primer paso consiste en analizar su sistema actual y cómo se integra con otras herramientas. Colabore con su personal de TI o con su agencia asociada para determinar qué medidas puede implementar y cómo hacerlo sin interrumpir sus operaciones. Por ejemplo, es posible que la solución elegida sea demasiado estricta a la hora de detectar intentos maliciosos y genere falsos positivos, lo que perjudicaría la experiencia del cliente.

Analiza el historial de transacciones de tu plataforma. ¿Se observan tendencias, como una elevada tasa de devoluciones en una categoría de productos concreta o procedentes de determinadas zonas geográficas? A continuación, evalúa el volumen y la complejidad de tus transacciones. Dependiendo del tamaño de tu empresa, es posible que necesites una solución de IA sencilla y rentable o un sistema más sofisticado.

Paso 2: Elegir la solución de IA adecuada

Una vez que hayas identificado tus necesidades, podrás elegir una solución de IA adecuada. A continuación te indicamos qué debes tener en cuenta a la hora de buscar herramientas de IA para la detección de fraudes:

• supervisión de transacciones en tiempo real;
• análisis del comportamiento;
• evaluación predictiva del riesgo;
• compatibilidad con la escalabilidad;
• compatibilidad con tu CMS, pasarelas de pago y CRM.

Comprender los retos subyacentes en materia de seguridad en la nube puede ayudar a garantizar que la solución de IA se integre correctamente y no ponga en peligro otras capas de protección.

Uno de los problemas con los que te puedes encontrar es que la herramienta genere demasiados pasos innecesarios para verificar la identidad de un cliente. Cuando el proceso de pago es demasiado largo y el usuario tiene que rellenar campos CAPTCHA y facilitar otra información valiosa, puedes acabar perdiendo a un comprador potencial.

Para minimizar estos riesgos, ejecute el software en un entorno de prueba. Pruébelo con una parte de sus transacciones para evaluar su eficacia, la facilidad de integración y su impacto en la experiencia del cliente. Esta prueba puede aportar información fundamental y ayudar a ajustar el sistema antes de implementar la herramienta por completo.

Paso 3: Integración

Una vez que hayas elegido una solución, conéctala a tu tienda online. Los aspectos técnicos de este procedimiento incluyen ajustar la configuración para adaptarla a tus procesos de transacción e integrar las API (interfaces de programación de aplicaciones). Entre otros aspectos técnicos que quizá tengas que abordar se encuentran los siguientes:

• configuraciones de los puntos finales;
• cifrado de datos;
• protocolos de transmisión de datos seguros.

La configuración de la herramienta de IA implica establecer los parámetros para que el sistema de IA analice y responda a los datos de las transacciones. Sea preciso. Asegúrese de que el sistema identifique posibles casos de fraude sin obstaculizar las transacciones legítimas de los clientes. Para establecer los parámetros, tenga en cuenta sus operaciones comerciales, los perfiles de los clientes y los niveles de riesgo de fraude.

A continuación, comprueba cómo funciona el sistema de IA con los distintos componentes de tu plataforma de comercio electrónico, especialmente con las pasarelas de pago. También conviene probar cómo gestiona el sistema de IA los datos de los clientes. Es fundamental garantizar que el sistema de IA respete y preserve la integridad de los datos de los clientes, teniendo en cuenta la creciente preocupación por la privacidad de los datos y el cumplimiento de normativas como la CCPA y el RGPD.

Paso 4: Verificación de identidad basada en IA

La verificación de identidad basada en la inteligencia artificial es una medida que puede reforzar aún más tu estrategia de prevención del fraude. Entre los ejemplos se incluyen el reconocimiento facial, la detección de voz y el análisis de patrones. Así, la inteligencia artificial puede determinar si la imagen del cliente coincide con la de su documento oficial, si la voz pertenece a una persona real o comparar la compra actual con los patrones habituales de transacción. Estas técnicas reducen el riesgo de robo de identidad y de fraude por apropiación de cuentas.

Paso 5: Formación y aprendizaje continuo

Formar a tu equipo puede parecer un paso innecesario. Sin embargo, no puedes confiar en que la tecnología funcione sin problemas por sí sola. Se necesita personal que la configure y la gestione adecuadamente, y que actúe en función de sus resultados. El software de tutoría puede ser una herramienta muy valiosa en este proceso. Ayuda a los miembros del equipo a aprender a utilizar las nuevas tecnologías y a desarrollar las habilidades necesarias para resolver problemas en los sistemas cuando sea necesario.

Por lo tanto, organiza sesiones de formación y seminarios web, y comparte materiales didácticos. Explica cómo sacar partido a la IA, las funciones de la herramienta y cómo interpretar sus resultados. Sería estupendo que incluyeras un caso de éxito en el que el sistema haya bloqueado un intento malicioso y que guiaras a tu equipo a lo largo de todo el proceso.

Ten en cuenta que las herramientas de IA evolucionan, por lo que tus materiales pueden quedar obsoletos. Actualízalos para evitar malentendidos. Además, establece canales de comunicación con tus compañeros. Recoge sus comentarios sobre la herramienta y pregúntales si los clientes se enfrentan a problemas concretos relacionados con la detección de fraudes.

Identifique los indicadores que permitan medir el rendimiento, la precisión y la eficiencia del sistema de IA. Estos podrían ser el número de transacciones revisadas, el número de transacciones fraudulentas detectadas y la tasa de falsos positivos.

Paso 6: Mejorar el servicio al cliente

La inteligencia artificial en el comercio electrónico ayuda a las empresas a proteger los datos y a mejorar el servicio al cliente. Por ejemplo, analiza el comportamiento de los clientes y personaliza las recomendaciones de productos.

Los chatbots basados en inteligencia artificial constituyen un excelente ejemplo de las aplicaciones de la IA conversacional, ya que ofrecen asistencia inmediata para resolver los problemas de los clientes, desde el seguimiento de pedidos hasta consultas sobre información de productos. Gracias a esta asistencia inmediata, estos bots pueden resolver los problemas de los consumidores, desde el seguimiento de pedidos hasta consultas sobre información de productos.

La IA también puede ayudar en la atención al cliente automatizando las respuestas a los compradores. Supongamos que se produce un retraso en la tramitación de un pedido. Al detectar este problema, el sistema puede enviar una notificación al cliente en cuestión explicándole el motivo y sugiriéndole un nuevo plazo de entrega. Una comunicación proactiva puede reducir el número de llamadas y correos electrónicos de consulta y evitar el malestar de los clientes.

Mantén el toque humano al utilizar respuestas automáticas. Por ejemplo, tu agente de atención al cliente puede intervenir cuando el problema sea complejo o delicado y requiera una atención personalizada.

La implementación de un sistema de recopilación de opiniones puede mostrarte cómo valoran los clientes su experiencia con los chatbots o los motores de recomendación. Aprovecha esta información para utilizar la inteligencia artificial de otra manera.

El futuro de la IA en la detección del fraude

Como hemos visto en el año 2023, las empresas invierten mucho en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Cada vez se descubren más aplicaciones de la inteligencia artificial, y la detección del fraude no es una excepción. Hoy en día, la pregunta «¿Puede la inteligencia artificial detectar el fraude?» ya no es objeto de debate; es un hecho.

En el futuro, cabe esperar que las capacidades predictivas sean aún más avanzadas. Por ejemplo, la IA puede utilizar las condiciones económicas para predecir si determinadas actividades fraudulentas que se producen en una región podrían repetirse en otra. Es probable que asistamos a un gran avance en el aprendizaje profundo, lo que permitirá a los sistemas de IA tomar decisiones aún más complejas con muy poca ayuda humana.

Sin embargo, es fundamental tener en cuenta las consideraciones éticas y la privacidad de los datos. Las herramientas de IA almacenan información procedente de enormes conjuntos de datos y aprenden de ella. Por lo tanto, sus proveedores deben hacer un uso responsable de estos datos. La privacidad de los usuarios es precisamente la razón por la que se introdujo la detección de fraudes mediante IA.

También hay que tener cuidado con el riesgo de sesgo en los sistemas de IA. Las herramientas de IA pueden emitir juicios discriminatorios en la detección de fraudes si se entrenan con conjuntos de datos sesgados. La solución consiste en utilizar conjuntos de datos imparciales y depurarlos periódicamente.

La creciente dependencia de la IA conlleva posibles riesgos, entre ellos la dependencia excesiva. Las empresas corren el riesgo de pasar por alto la necesidad de la supervisión humana —que es esencial para detectar anomalías que la IA podría pasar por alto— si dependen demasiado de ella. Asegúrate de que tus especialistas comprueben periódicamente la corrección y la imparcialidad de las decisiones de la IA. Para garantizar que el sistema de IA siga siendo ético y eficaz, es necesario realizar auditorías y actualizaciones periódicas.

Asegura el futuro: apuesta por la IA para la protección contra el fraude

Las amenazas cibernéticas son cada vez más versátiles. Es posible que las medidas de protección tradicionales, como los cortafuegos estáticos para aplicaciones web (WAF) o los sistemas CAPTCHA básicos, no ofrezcan el nivel de seguridad necesario. A esto hay que sumarle el volumen de pedidos que deben gestionar las empresas de comercio electrónico y la rapidez con la que se producen. Ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial para detectar actividades fraudulentas y proteger la reputación de tu empresa.

La IA, junto con el aprendizaje automático y otras tecnologías, permite a los minoristas online hacer frente a estas amenazas en constante evolución de forma eficaz. Explore las herramientas disponibles, asegúrese de que sean compatibles con su plataforma de comercio electrónico y manténgase al día de las nuevas tendencias y las actualizaciones de software. Podemos asegurarle que su inversión en la detección de fraudes mediante IA dará sin duda sus frutos.