Fraude con tarjetas regalo: por qué pasa inadvertido y cómo lo detectan las plataformas

El fraude en los pagos es un problema con el que la mayoría de comercios, bancos y proveedores de pago se han topado en algún momento. Con las tarjetas regalo suele quedar fuera de la vista, hasta que un caso mediático muestra cuánto valor puede salir de un programa antes de que nadie lo note.

Por qué el fraude con tarjetas regalo pasa inadvertido

Un patrón conocido funciona así: se utilizan tarjetas de pago manipuladas o comprometidas para comprar tarjetas regalo, que después se revenden muy por debajo de su valor nominal. El defraudador se queda con un valor limpio y gastable, y el comercio asume la pérdida más tarde. Los casos en los que participa personal del punto de venta demuestran que el riesgo no es solo externo.

El comprador puede acabar siendo localizado, porque los pagos con tarjeta siempre llevan identificadores. Quienes gastan las tarjetas regalo, por lo general, no. Como ocurre con el efectivo, el canje de una tarjeta regalo no exige identificar al cliente, y por eso las tarjetas regalo también atraen intentos de blanqueo de capitales.

Revisar los controles en torno a la tarjeta

Ningún comercio, banco ni procesador pretende ser laxo, pero los controles que rodean la venta de tarjetas regalo merecen una revisión periódica. Las debilidades suelen estar en los márgenes: la verificación de identidad cuando una tarjeta de pago se vincula a una plataforma, las compras de importe elevado pagadas con una sola tarjeta y las compras repetidas que parecen normales vistas una a una.

Ahí es donde un programa de tarjeta regalo se diferencia de un flujo de pago general. El producto que se compra es en sí mismo casi efectivo, así que la decisión de aprobación debe tomarse antes de emitir el valor, no después.

Una detección que se adapta al patrón

La detección de fraude de Ogloba lee en tiempo real los datos de transacción de los mensajes de autorización y automatiza la decisión de aprobar o bloquear. Combina modelos estadísticos con reglas definidas por el usuario, de modo que se adapta a medida que cambian los patrones de fraude. Entre los controles habituales se incluyen:

• Autenticación 3-D Secure y verificación en tiempo real, como las comprobaciones AVS y CVV.

• Listas negras, grises y blancas que abarcan dirección IP, datos de tarjeta, nombre, teléfono, correo electrónico e ID de cliente.

• Importes mínimos y máximos por transacción para cada método de pago.

• Ocultación de determinados métodos de pago según el país o la divisa del cliente.

• Controles de velocidad por tarjeta, dirección IP y correo electrónico.

Ningún sistema es infalible frente al fraude. El objetivo es que el fraude resulte costoso y dure poco, mientras los clientes legítimos siguen avanzando sin fricción.

Preguntas frecuentes

¿Por qué la compra de tarjetas regalo atrae a los defraudadores que usan tarjetas de pago robadas?

Una tarjeta regalo convierte una tarjeta de pago comprometida en un valor casi equivalente al efectivo, que puede revenderse o gastarse rápidamente. Como el canje no exige identificar al cliente, quienes gastan la tarjeta son difíciles de rastrear, incluso cuando la compra original puede vincularse finalmente a una tarjeta.

¿Puede el fraude con tarjetas regalo involucrar a empleados del punto de venta?

Sí. Personas internas pueden usar tarjetas manipuladas o comprometidas para comprar tarjetas regalo sin coste propio y revenderlas por debajo de su valor nominal. Por eso los límites y las comprobaciones sobre compras de importe elevado y repetidas importan tanto en el mostrador como en línea.

¿Qué hacen las listas negras, grises y blancas en el filtrado del fraude con tarjetas regalo?

Clasifican valores conocidos como direcciones IP, datos de tarjeta, nombres, números de teléfono, direcciones de correo electrónico e ID de cliente. Los valores en lista negra se bloquean, los de lista gris reciben comprobaciones más estrictas y los de lista blanca pasan, de modo que los clientes de confianza no se ven frenados por reglas pensadas para otros.

¿Por qué combinar modelos estadísticos con reglas fijas en la detección de fraude?

Las reglas detienen con precisión los patrones conocidos, pero el fraude cambia. Los modelos estadísticos detectan comportamientos inusuales que ninguna regla describe todavía, así que combinar ambos mantiene la eficacia de la detección a medida que cambian los patrones, y los operadores pueden seguir ajustando las reglas a su propio programa y a su apetito de riesgo.