5 capas clave de defensa para prevenir fraudes transaccionales

La rápida adopción de pagos instantáneos, la digitalización de servicios financieros y la sofisticación de las técnicas de los ciberdelincuentes han creado un entorno propicio para el aumento de estafas.

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egún un informe¹ de FICO, en 2024, el 80% de los consumidores españoles recibió intentos de estafa relacionados con pagos instantáneos, un incremento del 4% respecto al año anterior. Además, el 7% de las víctimas perdió más de 5.000 euros, casi duplicando la cifra del 4% registrada en 2023. 

A nivel global, el 5,2% de todas las transacciones digitales intentadas en el primer semestre de 2024 fueron sospechosas de fraude digital¹. En España, el 4,11% de las transacciones online fueron consideradas sospechosas, destacando el robo de cuentas, el fraude con tarjetas de crédito y el robo de identidad como los tipos más comunes.  

Este panorama exige una evolución en el enfoque de seguridad digital. La plataforma de identificación ideal no puede depender de un único control, sino que debe estructurarse sobre cinco pilares que, combinados, garanticen una defensa robusta y adaptativa frente al fraude transaccional. Cada uno de estos pilares representa una capa de protección que actúa en momentos distintos del ciclo de vida de la interacción digital.  

Capa 1: Blindaje inicial — Verificación de identidad digital avanzada 

El primer muro de contención frente al fraude es impedir que una identidad falsa o suplantada penetre en el sistema. Esta capa incluye tecnologías como la biometría facial, pruebas de vida (liveness detection), OCR inteligente y validación documental con IA.  

Su función es especialmente crítica frente a amenazas modernas como los deepfakes, que permiten a los atacantes simular rostros humanos de manera hiperrealista para evadir los controles biométricos tradicionales.  

Pero no se trata solo del onboarding: la autenticación continua y contextual refuerza esta defensa a lo largo del tiempo, permitiendo detectar accesos atípicos o intentos de toma de control de cuentas (Account Takeover, ATO). La autenticación continua implica verificar constantemente que el usuario sigue siendo quien dice ser, no solo en el inicio de sesión, sino durante toda la sesión.  

Por su parte, la autenticación contextual analiza variables como el dispositivo, la ubicación geográfica, el horario o el tipo de operación, adaptando los niveles de seguridad al riesgo detectado en cada momento. 

Capa 2: Detección temprana — Monitorización de comportamiento y señales de riesgo 

Una vez que el usuario está dentro del sistema, comienza la vigilancia silenciosa. Esta capa actúa como un radar de actividad digital y emplea: 

• Biometría pasiva, que analiza características como la velocidad de tipeo o la manera de mover el ratón. 

• Análisis de navegación, que observa los caminos que suele seguir el usuario dentro de la plataforma. 

• Fingerprinting del dispositivo, que identifica parámetros únicos del dispositivo utilizado (navegador, sistema operativo, resolución, etc.). 

• Geolocalización, que detecta si el acceso proviene de un lugar habitual o inusual. 

El aprendizaje automático (machine learning) permite adaptar la línea base de comportamiento a cada usuario individual y detectar desvíos que pueden indicar un acceso fraudulento. 

Capa 3: Contención activa — Control inteligente en tiempo real 

Durante la ejecución de una transacción, esta capa decide si permitir, frenar o reforzar la autenticación. Se basa en un motor de decisiones que cruza variables como importe, destino, frecuencia, canal, dispositivo y hora del día. Esta capa también aplica reglas antifraude y modelos predictivos para aplicar autenticación adaptativa solo cuando el riesgo lo justifica, equilibrando seguridad y experiencia de usuario. 

Capa 4: Respuesta analítica — Supervisión post-transacción y aprendizaje 

El análisis no se detiene con el clic de «aceptar». Esta capa analiza eventos posteriores, detecta operaciones fraudulentas que hayan pasado filtros previos y retroalimenta los sistemas con información clave. Incluye herramientas de análisis forense, correlación de alertas, investigación automática de incidentes y visualización de patrones. Su propósito es cerrar el círculo de defensa y mejorar las respuestas futuras. 

Capa 5: Fortaleza humana — Concienciación del usuario y experiencia antifraude 

El usuario final es a la vez objetivo del fraude y un posible aliado en su detección. Esta capa busca empoderarlo mediante mensajes educativos, alertas preventivas, avisos claros durante transacciones sospechosas y flujos de UX diseñados para evitar errores o manipulaciones. También incluye la prevención del fraude autorizado (impulsado por engaños) y el fomento de hábitos digitales seguros. 

Una arquitectura de protección integral que responde al ciclo completo del fraude 

La defensa contra el fraude transaccional —entendido como el intento de realizar transacciones no autorizadas, suplantar identidades o manipular operaciones legítimas en entornos digitales— no depende de una única tecnología o solución. Este tipo de fraude impacta especialmente a sectores como la banca, las fintechs, el comercio electrónico, los seguros y los servicios públicos digitales, donde la exposición al riesgo es constante. 

Por eso, es clave la coordinación de todas estas capas que actúan en distintas etapas del proceso. Blindar la identidad, vigilar el comportamiento, actuar en tiempo real, analizar a posteriori y fortalecer al usuario son pasos complementarios de una arquitectura antifraude moderna. Solo así se puede responder a un entorno de amenazas dinámico, persistente y cada vez más automatizado. que actúan en distintas etapas del proceso. 

Si tu organización necesita definir o fortalecer su estrategia de verificación digital, en TrustCloud te ayudamos a diseñar un enfoque personalizado, adaptado al nivel de riesgo, tipo de operación y sector de tu negocio.  

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¹ El 80% de los consumidores ha sufrido intentos de estafa en pagos instantáneos en 2024 | Mari Rodríguez. Muy Pymes. Enero, 2025 

² Actualización H2 2024: Informe sobre el fraude omnicanal | TransUnion