Monitoreo de transacciones en tiempo real sin perder ventas

En el ámbito de los pagos online, el verdadero reto no se encuentra en identificar fraudes… sino lograrlo sin afectar la experiencia del usuario. Es posible que bloquear una transacción legítima te cueste más que autorizar una transacción dudosa.

El secreto radica en identificar patrones atípicos en tiempo real y modificar las normas preventivas de forma inteligente.

¿Qué se entiende por «patrón atípico»?

Nos referimos a conductas que se apartan del registro habitual de un usuario, comercio o canal. 

Algunos casos:

Un usuario que habitualmente realiza sus pagos desde Argentina y actualmente busca hacerlo desde Nigeria con una tarjeta recién adquirida.

Un comercio que nunca mantuvo transacciones por encima de $100K y actualmente recibe una por $1 millón.

Un solo dispositivo tratando decenas de combinaciones de tarjetas en cuestión de minutos (fuerza bruta)

Estos patrones, de manera autónoma, no representan fraude. Sin embargo, existe una señal de advertencia que requiere una revisión automática.

¿Por qué es tan importante identificar en tiempo real?

Porque el fraude digital no espera. Si el sistema detecta demasiado tarde, el daño ya se ha producido: el producto se entregó, la tarjeta fue clonada, el dinero se salió.
Los equipos de Fraude y Compliance no tienen la capacidad de analizar todo de forma manual. Por lo tanto, es crucial el empleo de tecnologías que alerten instantáneamente y den prioridad a los casos más dudosos.

De acuerdo con cifras de Mastercard, el 91% de las tácticas de fraude digital se agrupan en menos del 1% de las transacciones.

Cómo adaptar normas sin perjudicar las ventas legítimas.

Uno de los errores más habituales es implementar normas estrictas y universales: «rechazar si suma supera X», «bloquear si nación = Y». Esto generalmente obstaculiza las ventas legítimas, especialmente si te encuentras en LATAM, donde existe una gran variabilidad en el comportamiento entre naciones y usuarios.

Por otro lado, las normativas personalizadas se ajustan a:

– El historial de actividad del cliente

– El tipo de comercio o ca

– El entorno local (feriados, ascensos, comportamientos por país)

Un consumidor que siempre realiza sus compras desde un iPhone en Buenos Aires. Si un día hace una transacción desde el mismo aparato pero conectado a un Wi-Fi público en Colombia, ¿te opondrías?

Tal vez no. Pero si ese mismo usuario cambia IP, dispositivo, tarjeta y país… ahí sí vale frenar o pedir validación adicional.

Herramientas y métodos sugeridos

Sistemas de monitoreo de transacciones en tiempo real con habilidad para el análisis contextual.

Motor de reglas flexibles que facilite modificaciones por segmento, país o riesgo.

Modelos de Machine Learning entrenados con información local (esencial para LATAM).

Dashboards para los equipos de fraude que prioricen alertas relevantes y eviten el ruido.


Considera si tu sistema de monitoreo de transacciones vigente permite establecer normas específicas para usuarios de gran volumen, picos estacionales o nuevos métodos de pago.

Detectar patrones inusuales no implica bloquear por si acaso. Es necesario comprender el contexto, actuar en tiempo real y usar la información para proteger sin obstaculizar.

Y tu sistema actual cumple estas funciones o está quedando obsoleto?

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