Un cliente descubre un producto, compara opciones y llega hasta el último paso de la compra. Después de invertir tiempo y confianza, intenta pagar y la operación es rechazada. En los sistemas del comercio, ese intento queda registrado como una transacción detenida; para el comprador, el mensaje es simple: compre en otro lugar. La prevención de fraude resulta indispensable, pero medir su éxito únicamente por los contracargos evitados empuja hacia políticas cada vez más conservadoras.
Una tasa baja de contracargos puede coexistir con una caída en la aprobación y la conversión. Una compra legítima rechazada por sospecha de fraude se conoce como falso positivo y suele quedar fuera de los reportes porque el dinero nunca entró ni generó un contracargo. Datos Insights estima que los falsos rechazos representaron alrededor de USD 213 mil millones en operaciones legítimas perdidas durante 2025. La investigación, realizada con emisores y procesadores de Norteamérica, América Latina y Europa, permite dimensionar un problema que todavía suele tratarse como una incidencia técnica.
El costo comienza con el margen que el comercio dejó de captar y continúa con la inversión utilizada para llevar al cliente hasta el checkout: publicidad, promociones, tecnología y operación. Durante El Buen Fin, en las transacciones procesadas por Koin en México, la tasa de aprobación alcanzó 97.5% y la de fraude se mantuvo en 0.04%. Ambos indicadores deben leerse en conjunto: un sistema preciso contiene el riesgo y permite completar las compras legítimas.
Muchas decisiones se originan en señales que admiten varias interpretaciones. Un dispositivo nuevo puede indicar suplantación o un simple cambio de teléfono; un monto elevado puede resultar sospechoso o corresponder a un viaje, un electrodoméstico o varios regalos. Una dirección distinta también puede significar que el cliente envía un obsequio o recibe la compra en su oficina. El error aparece cuando el sistema acumula señales sin considerar la antigüedad de la cuenta, las operaciones anteriores, el historial de pagos y la relación con el comercio.
Las temporadas de alta demanda vuelven más delicada esta tarea. Durante Buen Fin, Navidad o una campaña especial, suben los montos, aparecen nuevos compradores y aumentan las transacciones por minuto. Un modelo basado en el comportamiento de un día ordinario puede interpretar ese cambio como una anomalía generalizada. La estrategia debe contemplar estos eventos con información histórica, revisar el desempeño en tiempo real y mantener alternativas entre aprobar y rechazar, una estrategia adecuada es tener capas de fricción dinámica según el riesgo que presente la transacción para no perder el objetivo de una óptima experiencia de compra. Un proceso lento o repetitivo puede terminar también en el abandono de la compra.
Los comercios necesitan y deben prestar particular atención a sus niveles de rechazo y su composición. La revisión de muestras, las pruebas retrospectivas y la multiplicidad de modelos, ayudan a detectar perfiles legítimos castigados sistemáticamente. También conviene observar si el cliente intentó pagar otra vez, utilizó otro método, contactó al servicio de atención o regresó después. A la vez, debe identificarse dónde se originó el rechazo, pues la decisión puede provenir del emisor, el adquirente, el procesador, una plataforma de pagos o las reglas del propio comercio.
La gestión de falsos positivos exige métricas compartidas. El área de fraude observa contracargos; comercio electrónico sigue la conversión; marketing mide adquisición; servicio al cliente recibe las quejas, y la dirección comercial revisa los ingresos. La tasa de falsos positivos debe analizarse junto con el fraude, la aprobación por segmento, la estrategia de fricción dinámica y el comportamiento posterior del cliente. La madurez de una estrategia antifraude se mide por su precisión y por su capacidad para proteger la operación sin expulsar al comprador legítimo. Cada rechazo innecesario representa una venta perdida y, en algunos casos, la última oportunidad de venderle a ese cliente.
-Alejandro Morón director de Prevención de Fraude de Koin
