Cómo detectar y prevenir el fraude en pagos: guía completa para 2025

El fraude en pagos se ha convertido en un desafío estructural para las instituciones financieras, las plataformas de comercio electrónico y los prestamistas digitales en todo el mundo. A medida que la economía global avanza hacia pagos instantáneos y sin fronteras, la superficie de ataque para los estafadores crece en paralelo.

La encuesta Payments Fraud and Control Survey de la AFP indica que el 79% de las organizaciones fueron víctimas de ataques o intentos de fraude en pagos en 2024. Desde fraudes card-not-present (CNP) hasta fraudes de identidad sintética, los criminales aprovechan tanto las vulnerabilidades humanas como los vacíos tecnológicos para desviar fondos a gran escala.

Para bancos, proveedores BNPL, instituciones de microfinanzas y fintechs, los riesgos son claros: el fraude en pagos no controlado erosiona márgenes, incrementa la exposición regulatoria y daña la confianza del cliente. Prevenir el fraude en pagos hoy no significa únicamente asegurar una transacción – significa proteger la continuidad del negocio y mantener la confianza que sustenta las finanzas digitales.

Esta guía examina las principales formas de fraude en pagos en 2025, los métodos que utilizan los criminales y los enfoques más efectivos para su prevención en línea.

¿Qué es el fraude en pagos?

El fraude en pagos es toda transacción no autorizada en la que un criminal obtiene un beneficio económico a costa de una empresa o consumidor. Usualmente implica credenciales robadas o falsificadas, dispositivos manipulados o técnicas de ingeniería social para evadir controles de autenticación.

Mientras que el fraude tradicional se basaba en tarjetas físicas robadas o cheques falsificados, el fraude en pagos en línea es, desde el inicio, un fenómeno digital. Los estafadores utilizan device spoofing, identidades sintéticas, malware o tomas de control de cuentas para ejecutar pagos no autorizados – con frecuencia a gran escala.

En pocas palabras, el fraude en pagos es la manipulación de los sistemas de pago con fines ilícitos, y su impacto incluye pérdidas financieras, costos operativos y daño reputacional.

Por qué el fraude en pagos importa en 2025

El volumen y la velocidad del fraude en pagos están aumentando. Diversos factores hacen de 2025 un año crítico para la prevención:

• Pagos en tiempo real – Esquemas como Pix en Brasil, UPI en India o FedNow en Estados Unidos reducen la ventana para revertir transferencias fraudulentas.
• Expansión de las finanzas embebidas – Cada vez más empresas no financieras facilitan pagos, a menudo con estructuras de cumplimiento más ligeras, lo que abre nuevas vulnerabilidades.
• Estafas potenciadas por IA – Grupos criminales usan IA generativa para crear correos de phishing convincentes, documentos falsos o identidades sintéticas que superan verificaciones superficiales.
• Crecimiento transfronterizo – El carácter global del comercio en línea y las remesas añade complejidad a la verificación de identidades y a la detección de comportamientos inusuales.

Tipos de Fraude de Pago en 2025

Comprender las diferentes categorías de fraude de pago en línea es esencial para la prevención.

1. Fraude de Tarjeta No Presente (CNP)

Ocurre cuando los delincuentes utilizan información de una tarjeta robada para completar transacciones sin presentar la tarjeta física. Con el crecimiento continuo del comercio electrónico, el fraude CNP sigue siendo uno de los tipos de ataque más frecuentes. Se estima que las pérdidas por fraude CNP en eCommerce alcanzarán los 28,1 mil millones de dólares para 2026.

2. Toma de Control de Cuentas (ATO)

Los estafadores obtienen acceso a la cuenta legítima de un usuario mediante phishing, malware o ataques de relleno de credenciales. Una vez dentro, inician pagos, transfieren saldos o cambian configuraciones para bloquear al usuario real. Consulte nuestro artículo sobre prevención de fraude por toma de control de cuentas para una explicación detallada.

3. Fraude de Identidad Sintética

Los delincuentes combinan información real y falsa para crear nuevos perfiles de clientes aparentemente válidos. Estas identidades luego se utilizan para obtener crédito, abrir cuentas o procesar pagos antes de incumplir. Conozca más sobre el fraude de identidad sintética aquí.

4. Fraude por Contracargo (Fraude Amigable)

Los clientes disputan transacciones legítimas con su banco, alegando que nunca autorizaron el pago. Aunque algunos casos son genuinos, muchos implican un abuso deliberado de las reglas de protección al consumidor. Acceda a nuestra guía sobre prevención del fraude amigable aquí.

5. Fraude de Comerciantes

Comerciantes ilegítimos crean tiendas o servicios falsos, aceptan pagos y desaparecen sin entregar el producto o servicio. Los procesadores de pago y los proveedores BNPL son particularmente vulnerables al fraude de comerciantes.

6. Suplantación de Dispositivo y Sesión

Los estafadores manipulan huellas digitales de dispositivos, utilizan emuladores o implementan máquinas virtuales para ocultar su identidad. Estas señales pueden evadir los controles de fraude tradicionales a menos que se aplique inteligencia de dispositivos.

7. Esquemas de Mulas de Dinero

Los delincuentes reclutan intermediarios (mulas de dinero), ya sea de manera consciente o inconsciente, para transferir fondos robados, lo que complica la detección y la recuperación.

Cómo funciona el fraude en pagos: métodos y tácticas

Los esquemas de fraude suelen seguir un proceso estructurado:

1. Captura de datos – Obtención de información mediante phishing, malware o compra en la dark web.
2. Manipulación de identidad – Creación de perfiles sintéticos o secuestro de cuentas reales.
3. Técnicas de evasión – Device spoofing, uso de VPN o randomización para evadir controles.
4. Ejecución – Inicio de pagos fraudulentos, generalmente con montos pequeños de prueba antes de intentos mayores.
5. Monetización – Lavado de fondos a través de mulas, billeteras de criptoactivos o transferencias escalonadas.

La sofisticación de cada etapa hace que la prevención sea cada vez más compleja. Incluso si se identifica una credencial robada, los estafadores suelen tener perfiles de respaldo listos para usar.

Prevención del fraude en pagos: qué funciona en 2025

La prevención del fraude en línea requiere una combinación de tecnología, procesos y estrategia. Las instituciones más efectivas adoptan un modelo holístico que combina seguridad con experiencia de usuario.

Elementos clave:

• Device intelligence – Detecta anomalías en dispositivos y sesiones, incluyendo emuladores o huellas digitalizadas aleatorias.
• Analítica de comportamiento – Evalúa la interacción del usuario (ritmo de escritura, patrones de navegación) para identificar automatización o fraude por scripts.
• Alternative data scoring – Complementa a los burós de crédito con datos de telecomunicaciones, servicios públicos y metadatos de dispositivos.
• Autenticación adaptativa – Ajusta el nivel de seguridad en tiempo real, aplicando verificaciones adicionales solo cuando hay señales de riesgo.
• Monitoreo transaccional – Análisis continuo de flujos de pago para detectar irregularidades antes de que se liquiden. Incluye payment screening, que compara detalles de la transacción con señales de fraude, listas de sanciones internacionales y modelos de riesgo internos.

Las soluciones de JuicyScore están diseñadas para este entorno. Analizan más de 220 parámetros no personales y generan un Device ID único, independiente de fabricantes, para identificar patrones de fraude que pasarían desapercibidos con controles tradicionales.

Equilibrio entre prevención del fraude e inclusión

Para prestamistas digitales y microfinancieras, la prevención debe proteger sin excluir. Controles demasiado rígidos pueden dejar fuera a clientes con historiales de crédito limitados o generar falsos positivos.

Un enfoque moderno enfatiza:

• Explicabilidad – Modelos auditables y alineados con normativas como GDPR en Europa o LGPD en Brasil.

• Señales respetuosas de la privacidad – Uso de datos técnicos y de comportamiento no personales.

• Ajuste por segmentos – Controles adaptados a perfiles subatendidos o trabajadores de la economía gig.

Las instituciones que logran este equilibrio desbloquean oportunidades de crecimiento mientras mantienen el fraude dentro de límites sostenibles.

Perspectivas de la industria: fraude en pagos en 2025 y más allá

De cara al futuro, se espera que el fraude de pago siga siendo uno de los riesgos de evolución más rápida en las finanzas. Varias tendencias se destacan:

• Fábricas de fraude impulsadas por IA – Grupos que utilizan automatización para escalar campañas de fraude a través de fronteras.
• Fraud-as-a-Service (FaaS) – Grupos organizados que ofrecen kits de fraude listos para usar, reduciendo la barrera de entrada para los delincuentes.
• Ataques multicanal – Estafadores que combinan ingeniería social, toma de control de cuentas y fraude de pago en campañas de múltiples etapas.
• Intensificación regulatoria – Autoridades que exigen una autenticación más sólida, monitoreo de transacciones e informes de fraude.

Para las instituciones, las implicaciones son claras: la protección contra el fraude de pago no puede tratarse como un proyecto puntual. Debe integrarse como una capacidad continua, que se adapte de forma constante a nuevos vectores de fraude y mandatos regulatorios. Los líderes en este espacio están:

• Invirtiendo en modelos de fraude adaptativos que puedan recalibrarse en tiempo real.
• Integrando inteligencia de dispositivos y analítica del comportamiento para capturar señales sutiles más allá de los controles tradicionales de KYC.
• Equilibrando velocidad y seguridad mediante la aplicación de autenticación reforzada solo cuando las señales de riesgo lo justifican.
• Colaborando con reguladores y colegas del sector para fortalecer la resiliencia sistémica.

Este impulso regulatorio es visible a nivel mundial, y ejemplos recientes en India ilustran esta dirección:

• Plataforma de Inteligencia de Pagos Digitales (DPIP) – Iniciada por el Banco de la Reserva de la India (RBI), la DPIP está diseñada como una infraestructura nacional para agregar inteligencia de fraude entre bancos y proveedores de pagos. Al utilizar IA y aprendizaje automático, la plataforma permitirá el intercambio de datos en tiempo real sobre patrones de fraude emergentes, brindando a las instituciones mayor visibilidad de esquemas interbancarios y ataques coordinados. El objetivo es pasar de una detección fragmentada a una inteligencia sectorial, asegurando que los riesgos detectados en una institución puedan señalarse rápidamente en todo el ecosistema.

• Indicador de Riesgo de Fraude Financiero (FRI) – En paralelo, el RBI ha ordenado a los bancos integrar el FRI del Departamento de Telecomunicaciones en sus sistemas. El FRI clasifica los números móviles en categorías de riesgo (medio, alto, muy alto) según señales como vínculos previos con estafas, denuncias registradas en el Portal Nacional de Ciberdelitos de la India o datos de la plataforma Chakshu del DoT. Los bancos pueden usar estas clasificaciones en tiempo real para bloquear o retrasar transacciones sospechosas, emitir alertas al cliente o aplicar capas adicionales de autenticación.

Tanto la DPIP como el FRI representan un fuerte impulso regulatorio hacia la prevención colaborativa del fraude. Proporcionan herramientas valiosas para identificar datos sospechosos y compartir inteligencia más rápidamente en todo el sector. Al mismo tiempo, destacan una brecha estructural: los estafadores cada vez se esconden más detrás de anonimadores, emuladores y dispositivos aleatorizados. Un número móvil puede parecer “limpio” en el FRI, pero la sesión en sí aún podría ser maliciosa.

Aquí es donde JuicyScore añade una capa esencial. Al analizar la integridad del dispositivo, rastros de virtualización y señales de comportamiento, nuestras soluciones complementan marcos como DPIP y FRI. Ayudamos a las instituciones a ir más allá de los identificadores estáticos, detectando no solo si un número parece sospechoso, sino si el dispositivo y el comportamiento detrás de la transacción son confiables. Esta combinación de inteligencia sistémica y análisis a nivel de dispositivo es lo que permite a las instituciones financieras adelantarse a un fraude que evoluciona más rápido que las regulaciones.

La prevención del fraude como fundamento de las finanzas digitales

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Puntos clave

• El fraude en pagos es estructural, no episódico – El 79% de las organizaciones reportaron ataques en 2024, lo que convierte la prevención del fraude en una función central del negocio y no en un proyecto ocasional.
• El fraude en pagos se diversifica rápidamente – Desde card-not-present y toma de control de cuentas hasta identidades sintéticas, device spoofing y esquemas de mulas de dinero.
• Los pagos en tiempo real generan tanto oportunidad como riesgo – Sistemas como Pix, UPI y FedNow aceleran la liquidación, pero reducen la ventana para detectar y revertir fraudes.
• La tecnología transforma las tácticas de fraude – La IA generativa permite phishing realista, deepfakes e identidades sintéticas, obligando a las instituciones a replantear sus métodos de prevención.
• El device intelligence es esencial en 2025 – Detecta emuladores, máquinas virtuales y huellas digitalizadas aleatorias que los controles estáticos de KYC o los burós de crédito no pueden descubrir.
• La prevención debe equilibrar crecimiento e inclusión – Controles demasiado estrictos pueden dejar fuera a clientes con poco historial crediticio o no bancarizados, mientras que los modelos adaptativos y respetuosos de la privacidad apoyan el acceso financiero.
• Las iniciativas regulatorias en India (DPIP y FRI) muestran cómo la colaboración nacional puede mejorar el intercambio de inteligencia, pero el análisis a nivel de dispositivo es indispensable para detectar fraudes ocultos tras identificadores “limpios”.
• La prevención del fraude es el pilar de las finanzas digitales – Al combinar inteligencia sistémica, análisis a nivel de dispositivo y modelos adaptativos, las instituciones pueden proteger márgenes, confianza del cliente y crecimiento sostenible.

FAQs: fraude en pagos y prevención

¿Qué es el fraude en pagos explicado de forma sencilla?

Es cuando alguien realiza un pago sin autorización, normalmente robando o falsificando datos de identidad.

¿Cómo ocurre el fraude en pagos en línea?

Por lo general comienza con credenciales robadas o perfiles falsos. Los estafadores luego disfrazan sus dispositivos o usan ingeniería social para evadir los controles de seguridad.

¿Cuáles son los tipos más comunes de fraude en pagos?

Los principales incluyen fraude card-not-present, toma de control de cuentas, fraude de identidad sintética, fraude por contracargos y device spoofing.

¿Cómo puedo prevenir el fraude en pagos en línea?

Con protección en capas – device intelligence, análisis de comportamiento, monitoreo en tiempo real y autenticación adaptativa.

¿Por qué la prevención del fraude en pagos es tan importante ahora?

Con el crecimiento de los pagos en tiempo real y la banca digital, las transferencias fraudulentas se liquidan más rápido, dejando menos tiempo para revertir pérdidas.

¿Qué papel juega el device intelligence en la prevención del fraude en pagos?

El device intelligence detecta riesgos ocultos como emuladores, enmascaramiento por VPN o session spoofing que los controles tradicionales no identifican.

¿La prevención del fraude puede excluir a clientes legítimos?

Sí, si los controles son demasiado rígidos. Por eso los modelos explicables, basados en datos y respetuosos de la privacidad son clave para equilibrar inclusión y protección.

¿Cómo será el futuro de la detección del fraude en pagos en línea?

Habrá más fraudes impulsados por IA, estafas transfronterizas y regulaciones más estrictas – lo que exigirá inversión continua en sistemas de prevención de fraude.