Para un comercio digital, una operación sospechosa no es el único riesgo asociado con el fraude. Una política de seguridad demasiado restrictiva también puede terminar afectando el negocio cuando impide una compra legítima. A esto se suman los contracargos y las pérdidas que algunas empresas terminan asumiendo como parte habitual de su operación.
Koin, fintech especializada en prevención de fraude para comercio electrónico, identifica tres situaciones que pueden traducirse en ventas perdidas, mayores costos y deterioro de la relación con los consumidores: asumir el fraude como inevitable, gestionar de manera deficiente los contracargos y rechazar clientes reales por sospechas que finalmente resultan equivocadas.
El primer problema aparece cuando las pérdidas derivadas del fraude se incorporan como un costo más de la operación. Esta posición puede estar relacionada con el desconocimiento de las herramientas disponibles o con la idea de que las operaciones fraudulentas son inevitables y que su impacto debe compensarse mediante aumentos de precios.
Para Koin, esa estrategia no resuelve el riesgo y puede generar un efecto adicional sobre la competitividad y la experiencia de compra. La compañía plantea que existen tecnologías capaces de analizar las operaciones antes de que produzcan un perjuicio.
“La mejor forma de enfrentar el fraude es a través de herramientas tecnológicas antifraude, como Inteligencia Artificial (IA), Generative AI (GenAI) y Machine Learning, que desempeñan un papel fundamental en la protección de usuarios y empresas. Estas soluciones basadas en IA pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones sospechosos y comportamientos anómalos”, afirma Dieter Spangenberg, Chief Fraud Officer de Koin.
Los contracargos constituyen otro frente para los comercios. Se producen cuando un comprador disputa una transacción ante su entidad financiera y, como resultado del proceso, el pago puede ser revertido y los recursos retirados al establecimiento.
No todos estos casos tienen el mismo origen. Una reclamación puede ser legítima si, por ejemplo, hubo un cobro incorrecto o el producto no fue entregado. También existen disputas asociadas con operaciones fraudulentas y situaciones de denominado fraude amigable, en las que una compra autorizada posteriormente es desconocida o cuestionada de manera indebida.
El impacto económico de este fenómeno también representa un desafío para los comercios colombianos. “Estimamos que el volumen de pérdidas por chargeback en Colombia alcanzó los US$43 millones en 2025 y proyectamos que este 2026 llegue a los US$48 millones”, comenta Spangenberg.
La capacidad de responder a estas reclamaciones puede marcar la diferencia cuando una transacción legítima es disputada. La ausencia de documentos que respalden la operación, el seguimiento insuficiente de los casos y las respuestas presentadas después de los plazos establecidos pueden dificultar la defensa de una venta y elevar los costos asociados con su gestión.
La detección temprana también ocupa un lugar central en la prevención. “Es muy importante que las tiendas en línea identifiquen los intentos de phishing, compras fraudulentas o uso indebido de información personal casi de manera instantánea, y tomen acción bloqueando o señalando operaciones de riesgo antes de que causen perjuicios tanto a un usuario como al propio comercio; de esta forma lograrán crear un entorno digital más seguro y confiable garantizando el éxito de los negocios”, enfatiza Spangenberg.
Sin embargo, bloquear una operación de riesgo también puede convertirse en un problema cuando los controles no distinguen adecuadamente entre una transacción fraudulenta y una legítima. Los denominados falsos positivos aparecen cuando los mecanismos de seguridad rechazan una compra que en realidad podía realizarse sin riesgo.
El costo de estos errores no termina en la transacción que no se concreta. Según Koin, el 40 % de los consumidores no vuelve a intentar comprar después de experimentar un rechazo erróneo, por lo que una decisión equivocada puede afectar tanto la venta inmediata como la relación posterior con ese cliente.
Entre las causas de estos bloqueos están los sistemas de detección excesivamente restrictivos, la evaluación del riesgo sin suficiente contexto, los modelos de fraude que no han sido actualizados y las dificultades de comunicación con los emisores de tarjetas.
“Las principales causas de estos bloqueos son los algoritmos de detección demasiado estrictos, la falta de contexto en la evaluación del riesgo, los modelos de fraude desactualizados y problemas en la comunicación con los emisores de tarjetas”, confirma Spangenberg.
Frente a estos riesgos, los comercios pueden establecer controles para reducir la exposición al fraude sin convertir la seguridad en una barrera para sus propios clientes. Entre las medidas planteadas están comprobar los pagos mediante fuentes oficiales antes de entregar productos, definir procedimientos específicos para devoluciones y pedidos considerados de alto riesgo, limitar el acceso a información sensible y recurrir a herramientas de seguridad confiables para las operaciones digitales.
La capacitación periódica de los colaboradores también forma parte de estas medidas. A esto se suma la necesidad de documentar los incidentes, analizar los patrones presentes en las reclamaciones y modificar los controles de acuerdo con los riesgos particulares de cada canal de venta.
La automatización puede apoyar algunas de estas verificaciones y disminuir la posibilidad de errores, siempre que los procesos se diseñen con criterios definidos y contemplen mecanismos para revisar los casos que puedan corresponder a falsos positivos.
