Un estudio reciente de Unico, la primera Red Colectiva de Prevención de Fraude en México, reveló que tan solo en el último año los delitos digitales en el país aumentaron 84%, afectando de manera particular a sectores como casinos, finanzas y retail. En temporadas de alta demanda, como el Buen Fin, Black Friday o las compras navideñas, la vulnerabilidad se incrementa aún más.
Durante ese mismo periodo, las redes de estafadores también evolucionaron en sus tácticas, dirigiéndose tanto a minoristas como a tiendas en línea mediante operaciones con tarjetas no reconocidas o robadas (“card not present”), lo que demuestra que los ataques ya no ocurren únicamente en el entorno digital.
La ciberdelincuencia se ha vuelto cada vez más sofisticada, y la frecuencia de estas actividades afecta tanto a los consumidores como a las empresas —no solo en lo financiero, sino también en lo psicológico—. La amenaza constante de los engaños digitales hace que los consumidores se sientan más inseguros que nunca al comprar. Para las compañías, que dependen en gran medida de la confianza del cliente, esto representa un riesgo operativo que puede poner en juego la lealtad y la reputación de sus marcas.
Aunque muchas personas hacen lo posible por protegerse, las tácticas de los estafadores avanzan más rápido que las medidas de defensa. Esto obliga a las empresas a reforzar su gestión de riesgos, no solo para proteger sus resultados financieros, sino también para demostrar su compromiso con la seguridad del consumidor y fortalecer su credibilidad.
Así como la Inteligencia Artificial (IA) y la tecnología han mejorado los procesos empresariales, también han permitido que los delincuentes digitales escalen sus operaciones, automatizando y lanzando ataques con mayor rapidez y alcance. Cada vez más, los ciberdelincuentes recurren a tácticas como la suplantación con deepfakes o la ingeniería social automatizada para robar información personal o extorsionar dinero, haciendo que estos ataques sean más comunes en todo el mundo.
En México, un tipo de incidencia común es el de los chargebacks por fraude genuino que ocurre cuando la tarjeta del comprador es robada y usada sin autorización. Ante este escenario, la acción de los consumidores es clave para detectar el incidente y evitar que se realicen compras a su nombre.
A medida que surgen nuevos métodos de pago, la gestión de riesgos se ha convertido en una línea de defensa esencial para las empresas, no solo para proteger la confianza del consumidor, sino también para salvaguardar los ingresos y mantener la rendición de cuentas en un entorno de constante cambio.
Los sistemas estáticos basados en reglas ya no son eficaces frente a un escenario donde los defraudadores refinan sus tácticas en tiempo real.
Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben adoptar un enfoque dinámico e híbrido de gestión de riesgos, que combine evaluación automatizada e inteligencia artificial para reconocer patrones y adaptarse a nuevas amenazas, protegiendo los pagos y la información de los clientes en tiempo real.
Una manera de lograrlo es integrar una infraestructura digital sólida y multinivel, con los siguientes componentes:
- Prevención: anticipar actividades sospechosas antes de que ocurran, analizando datos transaccionales históricos e identificando riesgos potenciales.
- Detección: monitorear en tiempo real patrones y anomalías para identificar operaciones dudosas de inmediato.
- Respuesta: actuar con rapidez; la detección debe complementarse con acciones inmediatas que protejan la información del cliente y minimicen el impacto.
El potencial de las soluciones inteligentes de gestión de riesgos es enorme, ya que permiten reforzar la seguridad sin interrumpir los pagos. Ya sea mediante verificaciones dinámicas de autenticación (Dynamic 3D Secure), tokenización de red o experimentos de riesgo A/B, estas herramientas automatizadas fortalecen la protección manteniendo una experiencia de pago fluida.
Con grandes volúmenes de datos a su disposición, las empresas deberían combinar datos, IA y aprendizaje automático como una herramienta estratégica para mejorar la seguridad, optimizar operaciones y tomar decisiones más inteligentes. Esto es especialmente crucial para los negocios que manejan altos volúmenes de transacciones, ya que una prevención sólida puede detectar amenazas ocultas dentro de la infraestructura de pagos y responder en tiempo real —o incluso de forma preventiva— antes de que los ataques ocurran.
El uso de IA y aprendizaje automático puede reducir en promedio un 86% las reglas de riesgo manuales, además de disminuir los falsos positivos y evitar contracargos antes de que sucedan.
A medida que las amenazas se vuelven más sofisticadas, las compañías deben adoptar un enfoque proactivo e integral en materia de seguridad.
Ya no se trata solo de ir un paso adelante: la inacción implica riesgos financieros y un daño reputacional irreversible. Con la IA avanzando a un ritmo sin precedentes, integrarla ofrece ventajas clave: superar a los estafadores, ganar ventaja competitiva y proteger al consumidor, manteniendo la integridad de las empresas en un mundo cada vez más digital.
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Nota del editor: Fabricio Moreno es Country Manager de Adyen México. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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