Mundo Financiero Seguro
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La situación actual del autofraude en operaciones con medio de pago en América Latina, y estrategias para combatirlo
En este episodio, hablamos sobre el creciente impacto del autofraude en el mundo financiero, los desafíos que representa y las estrategias efectivas para combatirlo. Los avances tecnológicos han facilitado las transacciones, pero también han abierto nuevas oportunidades para el fraude.
Mundo Financiero Seguro hasta las innovaciones en fintech y tecnologías de detección y aprendizaje automático. Descubriremos juntos cómo navegar las regulaciones del mercado y evolucionar en la gestión de riesgos y seguridad bancaria. Únete a nosotros para convertir estas tendencias en herramientas poderosas para un mundo financiero seguro. En un entorno donde los avances tecnológicos facilitan las transacciones, también surgen nuevas oportunidades para el fraude. El autofraude, conocido también como fraude de primera persona, se ha convertido en una tendencia alarmante en crecimiento dentro de las instituciones financieras en América Latina. Soy Juan José Ríos y les doy la bienvenida a un nuevo episodio de Mundo Financiero Seguro, el podcast de Plus T, donde hablaremos sobre fraudes financieros y estrategias para combatirlos. Hoy abordaremos un tema que cada vez toma más relevancia en el mundo financiero el autofraude en medios de pago. En este episodio vamos a explorar la situación actual de esta modalidad de fraude, los desafíos que presenta y, sobre todo, las estrategias más efectivas para combatir.
Speaker 1:Para ayudarnos a profundizar en este tema, tengo el gusto de estar acompañado por dos expertos. Hoy nos acompañan Carlos Angulo, experto en prevención de fraude con cerca de 45 años de experiencia en el sector financiero. Ha trabajado también con medios de pago y banca digital. Adicionalmente, nos acompaña Héctor Morales, gerente de Producto de Medios de Pago y Seguridad Transaccional en Plus Team. Ambos gracias por acompañarnos, carlos y Héctor.
Speaker 1:Antes de entrar en las estrategias para combatir el autofraude, vamos a iniciar contextualizando para quienes no están tan familiarizados con este término. El autofraude, o fraude de primera persona, ocurre cuando un cliente legítimo realiza una transacción y luego alega que no la ha autorizado con el objetivo de obtener un reembolso. Este tipo de fraude ha crecido considerablemente en América Latina en los últimos años, en parte debido a la creciente adopción de medios de pago digitales y las facilidades que existen para reclamar disputas. Vamos a comenzar en esta ocasión contigo, carlos, desde Perú. Gracias por estar con nosotros. Según tu experiencia trabajando con instituciones financieras, ¿cómo has visto o cómo se presenta este fenómeno en la región Y, sobre todo, recalcar qué tan grave es el impacto actualmente?
Speaker 2:Hola, gracias Juan José y Héctor por la oportunidad A ver ¿cómo se presenta De hecho, como he comentado en primera persona, y también agregaría los casos de entorno que se conocen como segunda persona, también dentro de su alcance tradicional, digamos, es el de las transacciones no reconocidas, pero también se presenta como originación, es decir con la solicitud de créditos. Y dentro de su alcance, la intencionalidad es muy relevante porque hay casos de fraude intencional pero también no intencional. ¿qué tan grave es? En Estados Unidos hay un estudio que se hizo, una encuesta de Socure, que es una empresa de monitoreo de fraude y de identidad digital, que comenta que el 35% acepta haber participado de eventos de autofraude Y entre los motivos principales, un 8% es por mercadería no reconocida, que no afecta directamente a los bancos pero sí a los comercios, 7% es fraude realmente por transacciones reclamadas y 7% es por originación.
Speaker 2:Es decir esta composición de fraude, autofraude, digamos está bastante repartido en formas similares entre fraude transaccional y originación. Y hay también información relevante respecto al grupo etario, es decir el 49% de los millennials, que son los que están entre 30 y 45 años aproximadamente, han realizado este tipo de actividad, mientras que solo el 25% de los que están entre 60 y 45 años aproximadamente han realizado este tipo de actividad, mientras que solo el 25% de los que están entre 60 y 89, que son los boomers Y la generación Z tiene una participación también, incluso hasta más relevante, porque es el hasta 30 años aproximadamente, y el 30% ha cometido este tipo de fraude y 52% lo haría si no lo descubre fraude y 52% lo haría si no lo descubre. Hay otro dato también muy relevante que los casos de dos cuentas cerradas por este motivo de autofraude es 189 veces más probable a volverlo a repetir. Es decir, los que cometen este tipo de fraude normalmente lo vuelven a cometer.
Speaker 2:En el Perú es la información, digamos, que tengo más cercana. El reporte de los bancos en estadísticas de fraude indica que el 7% de los consumos no reconocidos, es decir lo que los clientes reclaman, es motivo de autofraude. Reportan dentro de su análisis y no muchas veces se hace un análisis exhaustivo Y dentro de este 7%, el rubro que más porcentaje puede representar dentro de esto es la tarjeta de débito, pero básicamente por el impacto que tiene en el fraude en banca digital.
Speaker 1:Gracias, carlos. Revisando, hay una ley que está implementando Chile, particularmente respecto a este impacto del autofraude, y es la ley 21.234, que nos habla del fraude bancario y el autofraude en Chile. Carlos, me gustaría seguir hablando sobre esto¿ Cómo podrías explicarnos o hablarnos sobre cómo es la tipología de este tipo de fraude? Qué factores han contribuido a su crecimiento?
Speaker 2:En cuanto a la tipología, como comenté, el no intencional, que creo que también hay que considerarlo porque son parte de los reclamos que entran, digamos, a la institución no hay intención de fraude y normalmente, o muchos casos de esto se dan porque los comercios facturan con un nombre diferente a donde hicieron el consumo. Entonces el cliente no reconoce y hace un reclamo. Esto debería ser atacado en el momento de la presentación de reclamo en el contact center. Y también los casos de entorno del cliente, donde la segunda persona, que podría ser el hijo, hace uso de juegos que el padre o la madre le había habilitado en su dispositivo con relación al uso de la tarjeta para incrementar los niveles de juego, etc. Entonces estos casos son característicos de eventos que son autofraude, porque el consumo sí lo hizo el titular o alguien de su entorno pero no lo reconoce, que, como digo, no son parte de una casuística de fraude propiamente, pero que también están dentro de los reclamos que se presentan Dentro de lo intencional, donde sí hay la intención de hacer el fraude. También tenemos los que lo hacen artesanalmente, por decirlo así, porque son personas que se tratan de aprovechar de las circunstancias. Y también hay los profesionales que actúan dentro de lo que es el autofraude, pero con características de terceras personas, que es lo que los bancos normalmente. Estamos monitoreando Las características. Normalmente estos clientes, por decirlo así, hacen más de dos o tres reclamos en los últimos 12 meses. Puede ser un índice de fraude, como comenté. La edad es relevante menos de 40 años y la antigüedad de la institución también muchas veces es menor a un año Y en estos casos quedan los saldos disponibles en las cuentas, excepto en los casos profesionales que comenté, que sí tienen un comportamiento más parecido a terceros. El beneficiario en la banca digital normalmente tiene algún vínculo familiar, laboral, de domicilio, de red social. La cuenta de destino normalmente no es una cuenta con característica de cesta. Como dije, el comportamiento de una persona que quiere simular que no es la que ha hecho el consumo va a ser no habitual, pero, como este caso es más fácil, entre comillas, fácil de detectar por los herramientas de monitoreo. También hay casos donde construyen el comportamiento habitual, es decir pocas transacciones en un mes y van aumentando en los meses siguientes hasta ser un número importante de transacciones en un mes y van a aumentar en los meses siguientes hasta ser un número importante de transacciones La posesión del medio de pago y los medios de autenticación usados, esto particularmente relevante en la banca digital, donde los casos de robo de celular se confunden con los casos de autofraude, puesto que es el mismo dispositivo y son los medios de autenticación.
Speaker 2:La diferencia podría darse que en los casos de autenticación de autofraude no usan medios biométricos de autenticación porque implicaría que es la persona y usan más la clave de acceso al dispositivo que normalmente, probablemente en su habitual, no era lo que usaba.
Speaker 2:Los seguros también hay muchos de estos casos que contratan seguros y la fecha de contratación tiene, digamos, pocos días de anticipación respecto al incidente y el incidente tiene características de uso que sí están cubiertos dentro de la póliza.
Speaker 2:Y esto se relaciona también con la exactitud del reporte, es decir casos en que los clientes reportan un fraude pero el banco no había emitido alertas Y además no hay intentos posteriores al reporte del cliente, lo que no sucede normalmente en un caso de fraude de terceros que tienen, digamos, características similares.
Speaker 2:Es decir, el objetivo es encontrar a estas personas que tienen el mismo tenor de reclamo, usan correos o teléfonos similares, las direcciones de residencia o de trabajo son en la misma zona y los destinatarios de la transferencia también a algún grado de similitud, también tienen características de contratación de seguros en fechas similares y en algunos casos también se ha visto colusión con el comercio, es decir la misma persona que reclama el fraude tiene relación con el establecimiento donde se realizó el consumo. Qué ha hecho que esto crezca? Obviamente, como ha comentado, el crecimiento exponencial a través del después del COVID-19, que esto lleva a que son medios con facilidad de uso y, en las instituciones, este desarrollo de nuevos canales y productos muchas veces no tienen reportes de sustento para poder demostrar quién y cómo hizo la transacción. Y otro elemento relevante es que la normativa, como comentabas, en Chile hay una normativa que es propia de la protección al cliente y por lo tanto genera condiciones y plazos muy complejos de poder cumplir y por lo tanto, de poder demostrar que era la persona que estaba cometiendo autofraude.
Speaker 1:Gracias, carlos. una situación compleja Rápidamente. en muchas ocasiones podemos entender, carlos, que la persona que comete este tipo de fraude es parte de una red delictiva casos también, sobre todo en fraudes de banca digital, donde, sí son grupos organizados, se han encontrado elementos que lo demuestran.
Speaker 2:Pero aún así, con esos elementos que lo demuestran, no es fácil sustentarlos ante las entidades de protección del consumidor, porque son muy pro clientes y argumentan en contra de las instituciones bancarias todo lo que tienen dentro de su alcance.
Speaker 1:Entiendo Ahora, héctor, desde tu perspectiva ¿qué impacto ha tenido en Latinoamérica y qué diferencias has observado entre los países de la región Esto en cuanto a la incidencia del autofraude, y cómo le están enfrentando las instituciones? Te escuchamos.
Speaker 3:Efectivamente sucede algo muy similar a las cifras que ya mencionó Carlos. El fraude está aumentando de forma realmente alarmante. Ya escucharon ustedes esos porcentajes que son muy llamativos Debido a cuál es la aceleración que ha puesto ese país en impulsar los medios de pago digitales y la parte de bancarización acelerada. También influye mucho la legislación y los métodos de autenticación que utilice. En general, los países reportan diferentes porcentajes de los reclamos como casos de autofraude, pero normalmente están de entre el 15 por ciento y el 30 por ciento de esos reclamos. Aparte de las cosas que ya mencionó, carlos, quería reforzar el tema de las políticas y regulaciones. Realmente es muy importante un equilibrio entre la protección del consumidor y la prevención de fraude, y Carlos mencionó la particularidad que es el hecho de exigir tiempos de devolución del dinero a los cuentavientes demasiado rápido.
Speaker 3:Entonces algo que ha impulsado precisamente es esa ley. Si alguien reclama porque no hizo algún consumo o alguna transferencia, le tienen que devolver en menos de 48 horas su dinero. hizo algún consumo o alguna transferencia, le tiene que devolver en menos de 48 horas su dinero. entonces este tipo de legislaciones, al no estar realmente con un equilibrio apropiado, ha impulsado el autofraude. otro tema que está muy relacionado en la parte de américa latina es el uso de la transacción en lo que sucede. mucho es que hacen inversiones riesgosas, por ejemplo compra de criptomonedas o otro tipo de inversiones de alto riesgo, y si a la persona le va mal o hace apuestas, por ejemplo, es más posible que la persona se sienta tentado a reclamar que él no hizo la operación. La otra cosa que está afectando bastante, pero en el sentido positivo, es que algunos países ya están avanzando más que otros en implementar sistemas de autenticación robusta.
Speaker 1:Regreso contigo, carlos, en base a tu experiencia, quiero preguntarte cuáles son las estrategias más efectivas que has visto implementarse para reducir el autofraude. para reducir el autofraude Y además, ¿qué tan importante? Quiero preguntarte, ¿son la educación del cliente o implica la educación del cliente y la mejora de los procesos internos?
Speaker 2:Juan José, en cuanto a la estrategia, diría que las instituciones definen un apetito de riesgo normalmente orientado hacia fraude de terceros, que es lo principal, pero también debe tener un componente relacionado al autofraude, ya que éste puede verse beneficiado por elementos adicionales a los ya comentados respecto al interés del propio cliente el control o manejo de las redes sociales, donde los delincuentes incluso llegan a poner en redes sociales respuestas negativas de los bancos para forzarlos a su aceptación. Entonces este factor, digamos complementario, ya no solamente la intención directa, sino el uso de redes sociales, es un elemento que hay que tener en cuenta en este apetito de riesgo. El centro de contacto también creo que es bastante relevante, porque el centro de contacto tiene limitaciones de tiempo para atender a un cliente y además, dentro de este tiempo, la orientación hacia ser muy pro cliente, lo cual está muy bien, favorecer al cliente en todo lo que esté dentro del alcance, pero no están orientados a controlar el abuso. Entonces el centro de contacto creo que es importante primero que intente resolver los casos no intencional, un cierto que comenté al inicio, que son los casos donde el cliente no está intentando hacer fraude, pero que también esta búsqueda de ubicar la transacción y que el cliente la reconozca ayuda a que un cliente que sí tenga la intención de hacerlo no caiga en completar este proceso y se arrepienta.
Speaker 2:Este tema del centro de contacto también debe controlar la identificación de los elementos de que se trata de un caso intencional o de un caso de un tercero que está haciendo un fraude al cliente. También creo que es muy relevante tener políticas de terminación. Esto es algo que los bancos no siempre están muy dispuestos a hacer, es decir cortar los vínculos con una persona que está haciendo autofraude y para ello es importante definir políticas que contemplen los aspectos comerciales leales de esto, porque obviamente no es fácil hacer a un cliente evidente que está tratando de hacerle un fraude a la institución. En cuanto a la educación, creo que el principal componente es atacar la no intencionalidad, es decir explicar a los clientes cómo poder detectar que es una transacción que sí le corresponde, porque corresponde a una fecha y monto en la que se hizo la operación, tener los cuidados del caso para el entorno, para estos casos de cargos automáticos o cargos por uso de juegos por parte de los hijos, uso de juegos por parte de los hijos Y en lo que es el aspecto intencional también, de alguna manera en la educación al cliente se le debe hacer saber que la institución sabe que existe el caso de los autofraudes y que estos no son ajenos a consecuencias que puedan haber.
Speaker 2:En cuanto a los procesos internos, el análisis transaccional es muy relevante.
Speaker 2:Es algo que los bancos naturalmente hacen, pero hay que tener recursos también destinados a analizar la perspectiva del autofraude Y en este del autofraude como comenté también deben incluirse los reclamos por mercadería no recibida o servicios no recibidos, que normalmente son manejados como reclamos operativos, operativos.
Speaker 2:Este análisis transaccional debe llevar a generar una base de datos específica para autofraude que debe tener todos los datos de la transacción de primera a segunda persona y sectores de los beneficios, eventualmente, pero también incluir el motivo de autofraude, es decir no solamente tener la base de datos con los datos de los calificados como autofraude, sino también el motivo por el cual fue calificado y un grado de certeza, porque en el autofraude es muy ambiguo poder determinar qué tan seguros estamos que se trata de un autofraude.
Speaker 2:Esta base de datos o este análisis transaccional debe generar listas para monitoreo, que monitoreo también tenga un componente de análisis desde la perspectiva del autofraude y también información relevante para generar modelos de riesgo centrados en autofraude, es decir, no modelos de riesgo solamente orientados a terceros, sino el banco también debe tener modelos de riesgo orientados al autofraude.
Speaker 2:Esto para ubicar consumos no reconocidos no detectados en su oportunidad, pero también para tener un score que, como digo, alimente las herramientas de monitoreo. Y en esto probablemente podrá ampliar qué tanto impacta en una herramienta de monitoreo los casos que se marcan como fraude presuntamente de terceros, pero que se tratan de autofraudes? Esto puede llevar a que la herramienta no reaccione correctamente en las diversas situaciones que tiene para monitorear Y en el monitoreo puntualmente diría que si bien siempre estaba orientado a detectar fraude en el caso de autofraude lo que queremos es asegurar que el cliente no argumente después de desconocimiento de la operación. Por consecuencia, es relevante tener alertas que generen mensajes de aviso a los clientes, preferentemente de dos vías, para que el cliente responda y poder saber si recibió o no la alerta, y hayan alertas específicas a las tipologías de autofraude, con listas específicas como comenté y modelos autofraude específicos.
Speaker 1:Sobre esa línea, carlos, entonces la detección temprana es clave para solucionar el problema de fraude de primera persona o autofraude, debido a que, entiendo, este tipo de fraude se esconde detrás del comportamiento de un cliente legítimo. Los negocios obviamente necesitan herramientas para diferenciar comportamientos legítimos y actividad sospechosa y actividad sospechosa. Sobre ese tema, héctor, ¿qué papel, entonces, quiero preguntarte, juegan las tecnologías avanzadas, como por ejemplo la inteligencia artificial o el machine learning, en la prevención del autofraude? Y, adicionalmente a esto, también preguntarte si puedes compartir con nosotros algún ejemplo de cómo esas tecnologías han colaborado.
Speaker 3:Han ayudado a reducir los incidentes de fraude? Sí, con mucho gusto, juan José. Bueno, en primer lugar, el Machine Learning avanzado es una gran herramienta en prevención de fraude, incluyendo la detección de autofraude. Nosotros, particularmente, hemos tenido excelentes resultados utilizando combinación de tecnologías de redes neurales, de aprendizaje profundo y árboles de decisión. Por el hecho de que esto es fraude, no fraude, que solo hay dos combinaciones, este tipo de tecnologías en particular son sumamente buenas y los resultados son impresionantes. En medios de pago puede llegar a niveles de detección de 90, 95% con falsos positivos. Muy, muy buenos, porque realmente Machine Learning es muy poderoso. Ahora bien, no solo es decir puse Machine Learning y ya con eso lo solucioné. Si yo solo le mando al, por ejemplo al sistema de Machine Learning, los casos de fraude, la transacción que reportan como fraude, pero no le mando todas las combinaciones que mencionó y que son elementos de evaluación que mencionó Carlos, machine Learning no lo va a poder ver Si yo no veo. Por ejemplo, él mencionó que si después de la primera transacción reportada como fraudulenta no reconocida no vienen otras transacciones, esto suena extraño. Entonces creo que para las personas que quieren poner Machine Learning, es importante que, como que vayan repitiendo el podcast, poniéndole pausas y vayan cuestionándose ok, para detectar esta casuística que mencionó Carlos, ¿qué necesitaría mi sistema de Machine Learning? ok, le tengo que dar el resto de las transacciones también, por ejemplo, o al darles el tipo de establecimiento en el que están comprando. Entonces, mientras más rica es la información suministrada, mejor ¿Qué más?
Speaker 3:También se debe incluir todo lo que tenga que ver con que el sistema Machine Learning pueda hacer el análisis de comportamiento del cliente, que analice el historial de disputas recurrentes, productos con mayores reclamos, inconsistencias en forma de reportar reclamos, etc. Además de Machine Learning, es importante un ensamble de tecnologías. No debemos descartar utilizar modelos expertos basados en reglas, porque estos permiten tener buenos resultados en patrones de fraude conocidos que no le han ocurrido, que no ha sufrido la institución, y también es muy bueno para reaccionar más rápido ante patrones de fraude que hemos escuchado en las noticias y que tampoco hemos sufrido. Podemos crear reglas? Cierro con la pregunta que me compartió Carlos. Por supuesto que pueden ustedes tener los mejores sistemas de Machine Learning del mundo, pero los mejores sistemas de Machine Learning del mundo, pero los mejores sistemas de Machine Learning del mundo, necesitan retroalimentación, que se le indique al sistema cuáles fueron las operaciones no reconocidas y, de preferencia, poner el criterio que pudiera ser autofraude.
Speaker 1:Bueno, estamos llegando al momento de las recomendaciones Para concluir este podcast. ¿Qué recomendaciones les darían a ambos, a las instituciones financieras y a quienes en general nos están escuchando, que están lidiando con esta amenaza? ¿Cuáles son entonces estos pasos más importantes que se deberían de tomar para prevenir el autofraude? Comenzamos contigo, Carlos.
Speaker 2:Bueno, comenté los principales que indiqué anteriormente. Como dije, la educación, que es muy relevante. De hecho es lo primero que tenemos que hacer El análisis transaccional específico hacia el autofraude. La generación de base de datos para permitir una adecuada calificación. Búsqueda de otros consumos que no hubiéramos detectado anteriormente, construir modelos, un monitoreo ad hoc al autofraude. Las políticas de determinación de clientes para no seguir con personas que son delincuentes, que se hacen pasar por clientes Y a esto sería importante, y no siempre es factible es compartir información en el ecosistema porque, como ese estudio que comenté en los Estados Unidos, es 189 veces más probable que una persona que hizo fraude en otra institución lo repita, digamos alternando con diferentes instituciones. Es sumamente importante el aspecto de la legislación que seguirá normando pro clientes y también los órganos de defensa del consumidor que actuarán en consecuencia, aplicando lo más que puedan los elementos que le permitan actuar en favor de los clientes. Y esto las marcas, incluso, ya han tomado acciones para proteger el ecosistema del autofraude, en el caso de Visa.
Speaker 2:Los temas del compelling evidence, de la evidencia contundente que es darle la oportunidad al comercio a que pueda recurrir a las instancias de pre-arbitración para que un caso de un banco que le contracargó un consumo por internet que, como sabemos, es muy fácil hacerlo porque los comercios tienen las de perder. En los casos de consumo por internet, el comercio pueda demostrar que es una persona que sí compró antes y que tiene los elementos de las transacciones previas para demostrarlo. Incluso tiene otras consideraciones adicionales. Sin ánimo de entrar en demasiado detalle en esto, pero sí es evidente que las propias marcas de tarjetas están vigilantes para que el autofraude no prospere y esto puede tener un efecto en las finanzas del banco, porque una política de ser muy permisivo, de aceptar reclamos de consumo no reconocidos en compra por internet pueden ser después objetados por los comercios, con los costos operativos y financieros que esto representa. Eso sería por mi parte.
Speaker 1:Continuamos en este espacio, en este momento, sobre los consejos, las sugerencias. Héctor, ¿qué recomendaciones podrías tú añadir?
Speaker 3:Coincido en muchos de los temas que mencionó Carlos y también quería añadir algunas variantes de algunos de esos temas. En primer lugar, quería mencionar conocer bien la legislación local. Las instituciones financieras tienen que saber bien la legislación local para saber cómo pueden actuar y también colaborar para que la legislación tenga un equilibrio entre prevención de autofraude y protección del consumidor financieras también, y también quería mencionar la importancia de la colaboración entre emisores y comercios para fortalecimiento de proceso de identificación del comprador y los métodos de disputas. A causa de fondo también, si nos damos cuenta, muchos de los problemas que hemos conversado surgen porque no sabemos quién es el que está del lado de la compra o el lado del inicio de la transferencia.
Speaker 3:La causa de fondo la debemos buscar también fortaleciendo la identificación del comprador en los procesos de pago como sistemas de autenticación robusta, como por ejemplo lo que usa la legislación de Europa. Esto creo que sí va a traer resultados mucho más contundentes. La educación a clientes sobre las consecuencias del autofraude también, que pueden ser consecuencias legales o dañar su historial crediticio. Coincido en tener procedimientos rigurosos de resolución de disputas que incluyan la exigencia de pruebas detalladas, teniendo cuidado de no afectar clientes con reclamaciones legítimas. Y por último quería aportar enjuiciar a personas con autofraude comprobado y divulgar las noticias de penas ejecutadas. Ese es mi aporte y muchas gracias.
Speaker 1:Gracias a ambos. Entonces, concluyendo, cuando las instituciones no tienen las herramientas adecuadas para detectar y prevenir fraude de primera persona o el autofraude? Este es sin duda un tema que seguirá evolucionando y es crucial que las instituciones financieras estén preparadas para enfrentarlo. A nuestros oyentes, gracias por acompañarnos en este episodio de Mundo Financiero Seguro. No olviden estar al tanto de los próximos episodios, donde seguiremos abordando temas clave en la lucha contra el crimen financiero. Hasta la próxima,