1st Party Fraud (Fraude de primera parte)

¿Qué es el fraude de primera parte?

El fraude de primera parte (1st party fraud) ocurre cuando un cliente legítimo se presenta de manera engañosa para obtener crédito, bienes o servicios sin intención de pagar. A diferencia del robo de identidad o el fraude de terceros, en el que un delincuente suplanta a otra persona, en el fraude de primera parte el autor es el propio cliente – utilizando su nombre, cuenta o documentos de identidad reales.

Ejemplos típicos incluyen exagerar los ingresos en una solicitud de préstamo, disputar cargos válidos para generar chargebacks o solicitar crédito sin intención de reembolsarlo. Para los prestamistas y las plataformas digitales, este tipo de fraude es especialmente difícil de detectar porque se origina en un cliente real, a menudo con credenciales aparentemente legítimas.

Por qué importa el fraude de primera parte en las finanzas

Para bancos, proveedores de BNPL, organizaciones de microfinanzas y prestamistas digitales, el fraude de primera parte representa un riesgo oculto pero sistémico. Estudios de la industria muestran que puede representar un porcentaje significativo de las pérdidas crediticias, con frecuencia clasificadas como “deuda incobrable” en lugar de fraude. Esta clasificación incorrecta incrementa los créditos en mora y dificulta la precisión de los informes de riesgo.

Con el crecimiento del crédito digital, las aprobaciones en tiempo real y el financiamiento en e-commerce, las oportunidades para este tipo de abuso han aumentado. En BNPL, por ejemplo, los consumidores pueden sobreendeudarse deliberadamente con varios proveedores, sabiendo que es poco probable que paguen. En microfinanzas, ingresos familiares inflados o garantías mal representadas pueden tener efectos en cadena – no solo sobre prestamistas individuales, sino también sobre los esfuerzos más amplios de inclusión financiera.

Cómo funciona el fraude de primera parte

El fraude de primera parte a menudo comienza con información falsa durante el registro o la solicitud:

• Ingresos o información laboral falsos en solicitudes de crédito o préstamo.
• Uso de cuentas legítimas para realizar compras y luego iniciar abuso de chargeback (también conocido como friendly fraud).
• Apertura de múltiples cuentas en la misma institución para aprovechar promociones o evadir límites de pago.
• Solicitud de productos financieros sin intención de cumplir con el reembolso contractual.

Dado que estos casos involucran identidades auténticas y documentos KYC válidos, pasan inadvertidos en los filtros tradicionales de fraude. Las instituciones suelen detectarlos solo después de la mora o la disputa, lo que los hace costosos y difíciles de remediar.

Impacto real de la fraude de primera parte

• Banca y crédito: los incumplimientos clasificados como “pérdidas crediticias” reducen la rentabilidad y distorsionan los modelos de riesgo.

• BNPL y e-commerce: el abuso de chargeback y la evasión de pagos aumentan los costos operativos y pueden generar escrutinio regulatorio.
• Microfinanzas: las solicitudes fraudulentas erosionan la confianza y pueden desestabilizar los ecosistemas de crédito comunitario diseñados para la inclusión financiera.

Según estimaciones de la industria, el fraude de primera parte es uno de los tipos de fraude más comunes a nivel mundial. Mastercard estimó que el costo anual de este tipo de fraude se estima en unos 50 mil millones de dólares. En 2024 representó el 36% de todos los fraudes reportados – una cifra que continuará creciendo a medida que más actividad financiera se traslade al entorno en línea.

Cómo detectar y prevenir el fraude de primera parte

Los sistemas tradicionales de detección suelen fallar porque se basan en señales de identidad robada. Prevenir el fraude de primera parte requiere un enfoque en capas, impulsado por inteligencia:

• Inteligencia de dispositivos: evaluar si el propio dispositivo muestra señales de riesgo como emuladores, dispositivos con root o el uso de herramientas de anonimización. La inteligencia de dispositivos de JuicyScore ayuda a identificar riesgos ocultos incluso cuando los datos personales parecen legítimos.
• Datos alternativos y analítica de comportamiento: evaluar patrones como la consistencia de pago entre múltiples proveedores, el comportamiento de navegación o el historial del dispositivo/cuenta puede revelar discrepancias de intención no visibles en los burós de crédito.
• Modelos de fraud scoring: asignar una puntuación de riesgo a cada solicitud o transacción permite a los prestamistas evaluar en tiempo real la probabilidad de fraude de primera parte.
• Intercambio de datos entre instituciones: identificar conductas repetidas en diferentes prestamistas – como múltiples solicitudes simultáneas de BNPL – ayuda a descubrir abusos que de otra manera serían invisibles en silos individuales.

Para las instituciones que buscan mantener el crecimiento mientras controlan las pérdidas por fraude, la capacidad de distinguir entre riesgo crediticio y riesgo de fraude es esencial.