Fraude digital golpea a tecnología, moda y electrodomésticos en retail

El crecimiento del comercio electrónico en América Latina ha traído consigo un aumento de los intentos de fraude digital en retail, fenómeno que en Colombia y la región amenaza la rentabilidad de los negocios y la confianza de los consumidores. De acuerdo con Koin, las pérdidas asociadas a este tipo de delitos pueden representar hasta el 50% de la rentabilidad de una compañía, lo que obliga a reforzar las estrategias de prevención.

Categorías más afectadas

Según el análisis de Koin, tres categorías concentran la mayoría de los intentos de fraude:

• Tecnología: representa cerca del 35% de los casos, por el alto valor y facilidad de reventa de estos productos.

• Moda y calzado: alcanza el 25%, con picos en temporadas de descuentos y liquidaciones.

• Electrodomésticos y electrónicos: suman alrededor del 20%, impulsados por su valor elevado y alta demanda.

“Los productos tecnológicos son los más atacados, pero también vemos un fuerte crecimiento en moda y electrodomésticos. Estas categorías son las favoritas de los estafadores por su liquidez en el mercado secundario”, explicó Alejandro Móron, Fraud Prevention Director de Koin.

Fechas y métodos más riesgosos

Eventos como Black Friday o Cyber Monday presentan el mayor volumen de intentos de fraude, aunque proporcionalmente el riesgo individual es menor debido al incremento de ventas legítimas. En contraste, el peligro aumenta en fechas regulares, cuando los falsos positivos (clientes legítimos rechazados) y la fricción en el proceso de compra pueden afectar directamente las ventas.

Los métodos más utilizados incluyen el uso de tarjetas robadas o clonadas, la ingeniería social para obtener datos de las víctimas y el account takeover (toma de control de cuentas legítimas).

Errores comunes en los retailers

Entre los errores que exponen a las empresas destacan:

• No implementar múltiples capas de autenticación.

• Mantener procesos manuales de aprobación poco eficientes.

• Falta de integración entre sistemas de pago y antifraude.

• Ausencia de monitoreo continuo y análisis de comportamiento.

“El fraude no solo implica pérdidas financieras, también genera desconfianza. Hemos identificado que el 60% de los clientes cuyas transacciones legítimas son rechazadas no vuelven a comprar en ese sitio”, advirtió Móron.

Inteligencia artificial contra el fraude

Para enfrentar este panorama, Koin utiliza IA, machine learning y análisis de comportamiento en tiempo real, procesando cientos de variables en milisegundos. Este enfoque permite reducir fraudes y falsos positivos, mientras mejora la experiencia de compra.

Un caso citado es el de la cadena argentina Frávega, que logró reducir a la mitad su tasa de fraude y aumentar en 15 puntos su tasa de aprobación tras implementar soluciones de Koin.