Guía de prevención de fraude amistoso para comercios, bancos y fintechs

Para comercios, bancos y fintechs, el fraude amistoso (friendly fraud, también conocido como fraude de primera parte) ya no es una molestia marginal – es uno de los riesgos más persistentes y costosos en los pagos digitales. Hoy es la segunda fuente más común de ataques de fraude que enfrentan los comercios (Cybersource, Global Fraud Report 2024).
A diferencia del fraude tradicional, en el que terceros utilizan credenciales robadas, el fraude amistoso se origina con el propio titular legítimo de la tarjeta. Se realiza una compra – y luego se disputa, a veces por error y otras de forma deliberada. El aumento en las tasas de contracargos genera una doble carga: presión regulatoria y pérdida de ingresos que impacta directamente en la rentabilidad.
Con base en el trabajo de JuicyScore con prestamistas digitales en más de 40 países, vemos que el fraude amistoso evoluciona hacia un riesgo estructural: deteriora la calidad de repago en carteras de BNPL y microfinanzas, incrementa el costo del riesgo y expone a las instituciones a una supervisión más estricta por parte de reguladores y esquemas de tarjetas.
Las estimaciones de la industria sugieren que al menos el 75% de todos los contracargos provienen de fraude amistoso – lo que representa miles de millones en ingresos perdidos, comisiones por disputas y costos de cumplimiento. Con la expansión de BNPL, el crédito digital y los modelos de suscripción, el problema se acelera.
Esta guía describe qué es el fraude amistoso, cómo se presenta en distintas industrias y – lo más relevante para quienes toman decisiones – su impacto en rentabilidad, umbrales de cumplimiento y sostenibilidad a largo plazo del negocio.
El fraude amistoso – también llamado abuso de contracargo, fraude de primera parte o “ciberhurto” – ocurre cuando un cliente disputa una transacción con tarjeta de crédito a pesar de haberla autorizado.
Las motivaciones varían: desde confusión (una suscripción olvidada, un descriptor no reconocido) hasta abuso intencional (quedarse con los bienes sin pagar). Sea cual sea el motivo, el resultado para las instituciones es el mismo: pérdida de ingresos, mayores tasas de contracargos y mayor exposición regulatoria.
Por qué importa para los gestores de riesgo: las herramientas tradicionales de detección de fraude fueron diseñadas para detener usos no autorizados. No abordan disputas iniciadas por el propio cliente. Gestionar fraude amistoso requiere analítica avanzada y contextual que vaya más allá de la transacción.
Esta diferencia es clave: las herramientas tradicionales buscan uso no autorizado, no disputas del cliente. El fraude amistoso exige soluciones más avanzadas y conscientes del contexto.
Disputas accidentales
Impacto en el negocio: elevan las tasas de contracargo, incrementan costos operativos y deterioran métricas de cartera.
Abuso deliberado
Impacto en el negocio: genera fuga directa de ingresos, eleva el costo del fraude y reduce la rentabilidad.
Disputas por uso compartido en el hogar
Impacto en el negocio: dificulta definir la responsabilidad, aumenta la carga operativa y debilita la confianza en los canales digitales.
Remordimiento del comprador y reclamos por insatisfacción
Impacto en el negocio: pérdidas de ingresos, comisiones por disputas y distorsión de métricas como CAC/LTV.
Para comercios, bancos y fintechs, un contracargo nunca es solo una reversión de pago. Representa valor perdido, pago revertido y comisiones adicionales. A gran escala, se convierte en un riesgo estructural que amenaza modelos de negocio enteros.
Los costos se acumulan en varias dimensiones:
En fintechs y microfinancieras, tasas elevadas de contracargo son una amenaza directa a la viabilidad: deterioran la cartera, elevan el costo del riesgo y reducen la rentabilidad.
Factores sistémicos y conductuales lo sostienen:
La prevención requiere una estrategia integral que combine comunicación, educación, mejoras operativas y analítica.
Cuando ocurren disputas, los comercios pueden defenderse mediante el proceso de representment, presentando pruebas de que la transacción fue válida.
La evidencia puede incluir:
Aunque las tasas de éxito varían (20–40%), el representment permite recuperar ingresos y desalentar abusos oportunistas. Las plataformas automatizadas de gestión de contracargos pueden agilizar este proceso en comercios grandes.
Un enfoque demasiado estricto puede alejar a clientes que cometen errores genuinos, mientras que una excesiva flexibilidad abre la puerta al abuso. La clave está en:
Un servicio al cliente ágil sigue siendo esencial. Respuestas rápidas y políticas de reembolso razonables suelen evitar que los reclamos escalen a contracargos.
Los controles tradicionales de fraude se enfocan en la transacción, y suelen pasar por alto disputas originadas por el titular de la tarjeta. JuicyScore amplía la protección y ofrece a las instituciones herramientas avanzadas para reducir el fraude amistoso a gran escala. Nuestra tecnología:
CashExpress (operando como CashX en Nigeria) enfrenta uno de los entornos de crédito más desafiantes del mundo – donde los smartphones suelen ser compartidos entre varios usuarios, lo que dificulta diferenciar prestatarios legítimos de solicitantes repetidos en un mismo dispositivo.
Al integrar el device fingerprinting y la analítica de comportamiento de JuicyScore, CashExpress filtra hasta 25 puntos porcentuales de riesgo potencial de fraude en su segmento de mayor exposición. La plataforma aprovecha parámetros únicos de dispositivos, señales de actividad de prestatarios y modelos de probabilidad de incumplimiento de JuicyScore para bloquear solicitudes sospechosas antes de llegar a la etapa de originación.
El resultado es claro: cuando los datos de JuicyScore estuvieron temporalmente indisponibles, las tasas de incumplimiento aumentaron entre 3 y 5 puntos porcentuales. Con JuicyScore plenamente activo, CashExpress no solo reduce los incumplimientos, sino que también mejora la precisión del scoring en clientes sin historial crediticio, donde hasta la mitad de las variables del modelo se sustentan en datos no personales de JuicyScore.
Como explica Temitope Adetunji, CEO de CashExpress Nigeria:
Agende una demo con el equipo de JuicyScore para conocer cómo su institución puede reducir la exposición al fraude amistoso mientras fortalece la confianza del cliente.
El fraude amistoso crece de forma constante, resulta costoso y complejo. Difumina la línea entre el comportamiento legítimo del cliente y el abuso, convirtiéndose en uno de los riesgos más difíciles de gestionar.
La solución no es una sola herramienta, sino una estrategia continua que combine:
El fraude amistoso no desaparecerá — pero con los procesos y herramientas adecuados, las instituciones pueden proteger ingresos, reforzar el cumplimiento y reducir el costo del riesgo.
Aumentos repentinos de contracargos en clientes habituales, razones de disputa vagas o inconsistentes, y reclamos de “artículo no recibido” aun con entrega confirmada.
Más allá de las comisiones por contracargo, se absorbe el valor de bienes o servicios entregados, los gastos de envío y el tiempo de personal dedicado a disputas. Además, si los índices superan los umbrales, los comercios pueden enfrentar mayores tarifas, sanciones regulatorias o incluso perder la capacidad de procesar pagos con tarjeta.
Sí. Fraude amistoso accidental ocurre cuando los clientes disputan cargos de manera no intencional, por ejemplo, a causa de suscripciones olvidadas, cargos poco claros o el uso compartido de la misma tarjeta por familiares.
Sí. Disputar conscientemente un cargo legítimo constituye fraude y puede tener consecuencias legales, aunque a veces se minimice o pase inadvertido.
A través del proceso de representment: los comercios presentan pruebas como confirmaciones de entrega, registros de inicio de sesión o comunicaciones con el cliente para demostrar la validez de la transacción. Las tasas de éxito varían, pero este proceso permite recuperar ingresos y desalentar abusos reiterados.
No en su totalidad. Siempre habrá disputas inevitables, pero es posible reducir la exposición con prácticas de facturación claras, educación al cliente y sistemas multicapa de prevención de fraude.
Monitorean patrones de disputa, aplican device intelligence para identificar entornos compartidos o sospechosos, y utilizan analítica de comportamiento para detectar actividades de repago o compra inusuales. La colaboración con comercios fortalece la detección.
Descriptores de cargo claros, recordatorios previos para suscripciones o cuotas, y actualizaciones de entrega en tiempo real reducen la confusión. Políticas de reembolso y devoluciones transparentes incentivan a los clientes a resolver incidencias directamente en lugar de recurrir a contracargos.
Las soluciones modernas combinan analítica de dispositivos y navegadores, behavioral scoring y machine learning. Estas herramientas detectan actividad sospechosa, anomalías en dispositivos compartidos y mejoran la precisión del scoring sin depender de datos personales.