
Recupere cuatro veces más devoluciones y evite hasta el 90 % de las que se producen, gracias a la inteligencia artificial y a una red global de 15 000 comerciantes.
La opción «Compra ahora, paga después» permite a los clientes acceder a un «crédito instantáneo» en el punto de venta. Además, este sistema está ganando cada vez más terreno en el sector.
El modelo «Compra ahora, paga después» (BNPL) está en auge en todo el mundo, pero el aumento el fraude por devoluciones supone un inconveniente importante. El BNPL, un sistema que permite a los clientes acceder a «crédito instantáneo» en el punto de venta, está ganando cada vez más terreno en el sector en diversos ámbitos del comercio electrónico. Con el BNPL, los clientes distribuyen el coste de un artículo en cuotas, en lugar de pagar el importe total al finalizar la compra.
El comerciante seguirá pudiendo obtener los ingresos por ventas que necesita. Explicaremos cómo funciona esto en una sección posterior.
El BNPL ayuda a los comerciantes a impulsar sus ventas y permite a los clientes aliviar las presiones económicas provocadas por la pandemia. Pero no solo eso. Los analistas han señalado que el concepto «Compra ahora, paga después» resulta atractivo para algunos segmentos de mercado aún sin explotar. Es decir, personas que carecen de acceso a los canales de crédito habituales, especialmente clientes de mercados crediticios menos desarrollados, y compradores de la generación Z y los millennials que siempre buscan alternativas a las tarjetas de crédito. Por eso el BNPL está en pleno auge en estos momentos.
El sistema «Compra ahora, paga después» (BNPL) permite a los comerciantes vender a clientes que no disponen de fondos suficientes para pagar sus compras en el momento de la venta. A continuación te explicamos cómo funciona el sistema «Compra ahora, paga después» en siete pasos:
¡Todos salen ganando! Los proveedores de servicios obtienen sus ingresos cobrando una comisión a los comerciantes, que oscila entre el 2 % y el 8 % del valor de la transacción.
Según una estimación, los consumidores gastaron alrededor de 100 000 millones de dólares en compras minoristas a través de programas «compra ahora, paga después» (BNPL) en 2021, lo que supone un aumento significativo con respecto a los 24 000 millones de dólares de 2020 y los 20 000 millones de dólares de 2019. Otro estudio reveló que más de la mitad de los compradores han utilizado un servicio BNPL al menos una vez, lo que supone un aumento de aproximadamente el 50 % en un año.
Pero no todo es de color de rosa, como verás en la siguiente sección.

Además de sus numerosas ventajas, el BNPL también conlleva riesgos innegables.
Pagar mediante un proceso «compra ahora, paga después» (BNPL) es increíblemente sencillo. Se trata de una experiencia de pago fluida que requiere pocos clics, sin comisiones de tramitación y con crédito inmediato, sin un engorroso proceso de aprobación. Este procedimiento tan sencillo suele crear lagunas que permiten a los estafadores burlar los sistemas y servicios BNPL.
En general, el fraude relacionado con el pago posterior (BNPL) suele manifestarse de las siguientes formas:
El primer tipo de fraude, y el más frecuente, en el BNPL son las devoluciones fraudulentas. En el caso de las devoluciones fraudulentas en el BNPL, el autor del delito paga sus deudas de BNPL con una tarjeta de crédito robada, aprovechando la función que permite a los consumidores saldar sus deudas con tarjetas de crédito. Cuando el verdadero titular de dicha tarjeta se da cuenta del pago, solicita la anulación mediante una devolución, y el proveedor de BNPL se queda con el gasto.
Otro ejemplo de devoluciones fraudulentas en BNPL se da cuando un ladrón oportunista utiliza su tarjeta para realizar una transacción y luego solicita una devolución. Esa técnica se conoce como «fraude amistoso». Y en cada caso, por cada dólar de devolución, el comerciante pierde al menos tres dólares.
Los proveedores de servicios «compra ahora, paga después» asignan a cada nueva cuenta una línea de crédito predeterminada como parte del proceso. El límite de crédito de estas cuentas aumenta en función de indicadores como el historial de la cuenta, la frecuencia de las transacciones y el historial de pagos.
Los ladrones en línea suelen aprovecharse de ese principio de crédito predeterminado mediante cuentas sintéticas o falsas. También atacan cuentas existentes mediante phishing, relleno de credenciales y clonación de tarjetas SIM para estafar a clientes legítimos y aumentar así sus ganancias. El estudio sobre fraude de identidad de 2021 realizado por Javelin Strategy & Research señaló que alrededor de 13 000 millones de dólares en pérdidas se debieron al fraude de identidad, en el que los ciberdelincuentes roban información de identificación personal y la utilizan para su propio beneficio.
Muchos proveedores de servicios «compra ahora, paga después» permiten a los compradores registrarse con documentos básicos, como un documento de identidad (por ejemplo, el carné de conducir) o un justificante de domicilio (como facturas de servicios públicos).
En muchos casos, los estafadores utilizan documentos obtenidos de fuentes dudosas, como correo robado o filtraciones de datos, para crear cuentas falsas que les permiten eludir los controles de fraude y de solvencia. Por ejemplo, un ladrón de tiendas online podría facilitar un número de teléfono de un móvil de prepago para superar el requisito de la contraseña de un solo uso, una dirección de entrega para evitar direcciones rastreables y datos sintéticos para el resto de la información de identidad.

Dado que el proveedor de BNPL solo tendrá en cuenta a la persona cuyos datos se hayan utilizado a la hora de decidir si puede hacer frente al pago, es probable que el estafador utilice una tarjeta virtual para los pagos iniciales o los cheques y se deshaga de ellos antes de la fecha de vencimiento. De este modo, disfruta de la misma línea de crédito inicial que se ofrece a los consumidores reales, sin intención alguna de liquidar la transacción.
Algunos fraudes relacionados con el sistema «Compra ahora, paga después» son difíciles de detectar porque los proveedores no siempre saben distinguir entre los casos en los que alguien carece de fondos para pagar la factura y aquellos en los que, sencillamente, no tiene intención de realizar ningún pago. Los detractores han señalado que esta opción de pago fomenta el impago. Por ejemplo, los defensores de los derechos de los consumidores han denunciado abiertamente que empuja a las personas a endeudarse.
«Existe el riesgo de que los sistemas de compra a plazos puedan atraer a personas que ya se encuentran en dificultades económicas y que quizá tengan problemas para hacer frente a sus facturas y pagos actuales». - Defensores de los consumidores, vía Forbes.
Los proveedores de servicios deben diseñar protocolos de seguridad preventivos y de detección para hacer frente al creciente aumento de los fraudes por devoluciones y otras formas de fraude en los servicios «compra ahora, paga después» (BNPL). Esto significa que los proveedores de BNPL deben:

El establecimiento de protocolos estándar que clasifiquen las transacciones en categorías predefinidas también puede constituir una medida de seguridad adicional. Por ejemplo, la creación de una lógica del tipo «rechazar, aceptar o revisión manual» garantiza que las transacciones dudosas no pasen desapercibidas. Es más, el uso de herramientas tecnológicas como 3D Secure en las transacciones de alto riesgo puede ayudar a los proveedores de BNPL a limitar las devoluciones fraudulentas.
Dado que el BNPL se basa en la eficiencia de costes, los proveedores de BNPL pueden reducir los costes asociados a la implementación de 3DS integrando una validación sencilla antes de enviar las transacciones a 3DS. Esto ayuda a garantizar que solo los pedidos potencialmente fraudulentos se sometan a 3DS, y no todos y cada uno de los pedidos.
Esas son prácticas habituales que ayudan a prevenir el fraude en los pagos «compra ahora, paga después».
Sin embargo, lo que realmente marca la diferencia es utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para extraer información poco habitual a partir de más de 50 puntos de datos. Este enfoque fundamentado para la prevención del fraude va más allá de los puntos de origen, que son fáciles de falsificar, para rastrear a los bots y descubrir sus intenciones.
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Recupere cuatro veces más devoluciones y evite hasta el 90 % de las que se producen, gracias a la inteligencia artificial y a una red global de 15 000 comerciantes.