En los negocios digitales, gestionar riesgos es el pan de cada día: desde los que afectan a la reputación hasta los que impactan en operaciones y finanzas. En el ámbito de los pagos, la exposición se concentra en tres frentes clave: crédito, fraude y usurpación de cuentas, y aunque eliminarlos por completo es imposible, sí podemos reducirlos con procesos, tecnología y criterio.
Las plataformas que facilitan cobros a terceros conviven con una estructura de riesgo peculiar: conviven la propia plataforma, los comercios o proveedores que procesan los pagos y los titulares de tarjeta que pagan. Esa “triple capa” crea interdependencias y riesgos cruzados que hay que atajar con estrategias de onboarding, monitorización continua y mitigación, apoyadas por estándares de seguridad, cumplimiento normativo y herramientas de terceros.
Panorama de riesgos en pagos digitales
Antes de entrar al detalle táctico, conviene delimitar los conceptos. El riesgo de crédito aparece cuando hay que cubrir reembolsos o contracargos y la caja del vendedor no alcanza; el de fraude surge si se procesan cargos no autorizados (tarjetas robadas, pruebas de BINs, etc.); y la usurpación de cuentas (account takeover) llega cuando un estafador toma control de la cuenta de un vendedor legítimo.
Ejemplo clásico: una plataforma de eventos liquida a organizadores antes de la fecha del show y este se cancela. Si el organizador no puede devolver el dinero, la plataforma asume la pérdida. Este caso muestra por qué el calendario de transferencias y la evaluación del riesgo inicial importan tanto.
Además del vector económico, está el técnico: las técnicas de fraude evolucionan a la par de la adopción del eCommerce, los pagos sin contacto y las billeteras digitales. De ahí que la seguridad sea condición necesaria para crecer y cumplir con reguladores y clientes.
Estrategias de gestión del riesgo de crédito
El objetivo es anticipar saldos negativos y concentraciones de exposición por vendedores o verticales. Las medidas se ordenan en tres ejes: onboarding, monitorización y mitigación.
Onboarding
Evaluación de admisión: recopila información del negocio (producto/servicio, política de devoluciones, previsión de volumen, historial en plataformas similares) y, para vendedores grandes, aplica revisiones manuales con estados financieros y consultas de crédito a propietarios y directivos.
Controles temporales: fija límites iniciales de volumen diario/mensual y, si se sobrepasan, pausa transferencias para revisar actividad hasta que entiendas el patrón de operación de la cuenta.
Reservas: exige garantías (p. ej., mediante reservas de fondos) a cuentas con perfil de riesgo elevado y libera progresivamente esa reserva cuando acrediten buen historial.
Monitorización
Alertas dinámicas: vigila disputas, saldos en negativo, reclamaciones y cambios de volumen. Toda tasa de disputa superior al 0,75% es una señal de alarma que exige acción inmediata.
Revisiones periódicas: además de las alertas día a día, programa revisiones profundas para ver tendencias de contracargos, reembolsos, concentración por cliente/país y tickets medios.
Educación proactiva: comparte guías y recursos ante contingencias (crisis sanitarias, desastres naturales) para ayudar a los vendedores a gestionar devoluciones y atender a sus clientes.
Mitigación
Retrasar transferencias: adapta la frecuencia de liquidación a la categoría de riesgo. Para bienes/servicios diferidos, retén fondos hasta la entrega para reducir devoluciones y contracargos.
Gestión de saldos negativos: implanta adeudos automáticos o planes de recuperación según jurisdicción para regularizar cuentas con números rojos y evitar que el riesgo recaiga en la plataforma.
Límites de concentración: define umbrales de exposición por país, vertical o vendedor (p. ej., un solo vendedor no puede superar cierto % del riesgo total) y endurece políticas si se rebasan.
Captura cerca de la entrega: aproxima pago y suministro; autoriza primero y captura cuando el servicio/producto se haya prestado.
Estrategias de gestión del riesgo de fraude
Un pago fraudulento es aquel que el titular de la tarjeta no autoriza. Pueden ser compras con tarjetas robadas o ataques de “prueba de tarjetas” para validar numeraciones. La plataforma debe cubrirse del fraude de compradores y del de vendedores fraudulentos, con medidas por fases.
Onboarding
Identidad y legitimidad: verifica el negocio: presencia en redes, licencias, web funcional (ojo con copias de texto, plantillas toscas), dirección física e inventario u hojas de servicios.
Detecta duplicados: comprueba datos (IBAN, fiscalidad, nombre/fecha de nacimiento) contra cuentas rechazadas, patrones de IPs o dominios iguales y relaciones entre cuentas.
Reservas por riesgo: igual que en crédito, retén una garantía a cuentas con mayor probabilidad de fraude y suéltala por tramos.
Monitorización
Define la normalidad: perfila el comportamiento típico de cada vendedor (volumen mensual, ratio de disputas, ticket medio) para detectar anomalías por desviación.
Alertas personalizadas: crea reglas ad hoc basadas en patrones observados en casos confirmados de fraude para adelantarte a nuevas tentativas.
Pruebas adicionales: ante señales sospechosas, solicita facturas, fotos de inventario o números de seguimiento y pausa pagos si es preciso.
Mitigación
Liquidación condicionada: ajusta calendarios de pago a riesgo y retrasa transferencias hasta verificar estabilidad en tasas de contracargos.
Prueba de tarjetas: picos inusuales de pagos rechazados (códigos 402) delatan testeo de tarjetas. Introduce barreras como CAPTCHA o límites por IP/dispositivo.
Usurpación de cuentas (Account Takeover)
Aun con vendedores legítimos, un atacante puede secuestrar la cuenta y desviar fondos. La mejor defensa combina verificación sólida y vigilancia de señales comportamentales.
Verificación de identidad y seguridad: políticas de contraseñas robustas, autenticación en dos pasos y controles de acceso bien diseñados.
Señales de alerta: picos de volumen, aumentos del ticket medio, inicios desde IPs remotas o dispositivos “nuevos”. Suspende transferencias si detectas anomalías.
Seguridad, cumplimiento y controles técnicos
La seguridad en pagos se apoya en estándares. A finales de los 90, Visa lanzó CISP y poco después el resto de redes crearon sus programas. Para unificar criterios nació PCI DSS, el estándar global que define controles para quienes procesan, transmiten o almacenan datos de tarjeta.
PCI DSS clasifica el cumplimiento por niveles; el Nivel 1 exige auditoría de un evaluador externo y el Nivel 4 permite autoevaluación, según volumen y exposición. Integrarse con pasarelas que encapsulen datos ayuda a reducir superficie de ataque, pero no exime de buenas prácticas.
Cifrado: protege datos en tránsito con SSL/TLS y configura algoritmos fuertes. La criptografía asimétrica añade capas separando clave pública y privada. Actualizar sistemas y rotar claves es indispensable.
Tokenización: sustituye PAN por tokens aleatorios. Los pagos se autorizan con claves internas, evitando que datos sensibles viajen o se almacenen sin necesidad, incluso en ecosistemas con múltiples actores.
Autenticación: desde factores adicionales hasta análisis de riesgo transaccional. 3D Secure (3DS) analiza IP, historial e importe; si detecta riesgo, pide un paso extra (OTP por SMS/email, por ejemplo).
SSL/TLS y “candadito”: el prefijo HTTPS indica canal cifrado, aunque ojo: los sitios maliciosos también pueden obtener certificados, así que el candado no es cheque en blanco.
AVS y CVV: la verificación de dirección y el código de seguridad añaden fricción útil. Funcionan mejor combinados (AVS puede fallar por direcciones desactualizadas, y CVV es vulnerable si se filtra), por lo que conviene integrarlos en un enfoque multicapa.
Métodos de pago y buenas prácticas del lado del usuario
En tarjeta, la tienda solicita nombre, número, caducidad y, a menudo, CVV. Si hay pasarela bancaria, el flujo se completa en un entorno seguro ajeno a la tienda, que no ve los datos; si no, recae en la tienda la custodia y los riesgos. (ver pago en efectivo o con tarjeta)
En webs fraudulentas, los datos de la tarjeta acaban en manos de delincuentes para compras no autorizadas o ingeniería social. Una medida sencilla: usa una tarjeta “para online” con saldo limitado para minimizar el impacto de incidentes.
Los intermediarios (PayPal, Amazon Pay, Google Pay, Apple Pay) actúan como capa de privacidad y resolución de disputas: la tienda no ve la tarjeta, y el proveedor ayuda si hay fraude. Eso sí, cuidado con phishing que suplanta estas marcas.
Con móviles NFC, Google Pay/Apple Pay permiten pagos sin contacto y en apps. La seguridad se basa en tokenización y autenticación del dispositivo, pero no conviene “fiarlo todo”: revisa qué compras haces, los permisos de las apps y los importes.
Bizum, integrado en la banca móvil, agiliza envíos entre particulares y comercios. Requiere app oficial del banco, clave de 4 dígitos y doble verificación. Muchos fraudes llegan por SMS que piden aceptar cobros: verifica siempre al destinatario antes de confirmar.
En España, OSI/INCIBE ofrecen recursos y una línea 017 para dudas de ciberseguridad. Formarte y saber identificar fraudes recurrentes (como BEC o phishing) evita un buen número de disgustos.
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Plataformas financieras online, PSD2 y open banking
La digitalización, acelerada por la pandemia, ha impulsado las fintech y el open banking. La normativa PSD2 habilita agregación de cuentas y pagos iniciados por terceros, abriendo el abanico de plataformas.
Tipos comunes: banca electrónica, monederos, PFM (finanzas personales), cripto, trading, etc. Los monederos electrónicos facilitan pagos pequeños y frecuentes y suelen ser gratuitos entre monederos, cobrando en retiradas a cuentas bancarias.
PayPal es el ejemplo clásico de monedero extendido y alternativa a la tarjeta. En su esquema, quien recibe el dinero suele asumir la comisión, lo que simplifica la experiencia del comprador.
En cripto, blockchain asegura transacciones y controla emisión. Ventajas: menor coste por desintermediación y liquidación casi inmediata. A diferencia de PayPal, una transacción en bitcoin es P2P sobre una red pública y distribuida, y la reciente oleada de licencias MiCA marca cambios regulatorios relevantes.
El trading online, cada vez más accesible, exige bróker y comisiones asociadas. La facilidad de uso no elimina el riesgo: con apalancamiento puedes ganar mucho o perderlo con la misma rapidez.
Riesgos en estas plataformas: falta de formación financiera, seguridad (la cripto resiste hoy, aunque la computación cuántica es un reto a futuro), volatilidad, posibles adicciones, comisiones poco transparentes, regulación (verifica brókeres bajo MiFID) y protección de datos.
Algunas soluciones ofrecen recorridos guiados o tours interactivos para entender funciones y riesgos. Úsalos, pero no delegues el juicio crítico: tu mejor defensa es entender el producto.
Coste del fraude y cómo montar un sistema de pago seguro
El fraude en eCommerce sale caro: en Reino Unido se robaron cientos de millones de GBP en el primer semestre de 2022 entre estafas autorizadas y no autorizadas, y en 2020 el fraude en comercio electrónico supuso el 66% del total de fraude en tarjetas con cientos de millones de libras. Además, el BEC (compromiso de correo de negocios) domina los intentos de fraude de pago y más de la mitad de departamentos de AP reportan ataques por email.
En ciberseguridad, el Gobierno británico señala que el 39% de empresas detectó ataques; de ellos, el 89% fue phishing y el 21% obedeció a DDoS, malware o ransomware. También pesa el coste de brechas: IBM/Ponemon estima millones por incidente en el Reino Unido.
Cuatro medidas clave al configurar pagos online
Entender lo sospechoso: múltiples pedidos desde una misma IP con tarjetas distintas, tickets inusuales con envío urgente… usa varios puntos de datos para diferenciar transacciones “buenas” y “malas”.
Activar AVS CVV2: la verificación de dirección y del código de seguridad, juntas, elevan la barrera al defraudador.
PCI DSS en regla: con un socio experto que gestione escaneos, formación y soporte, reducirás la probabilidad e impacto de brechas.
Escoger bien el procesador: un proveedor que prioriza la seguridad y conoce tu modelo te ayudará a equilibrar fricción y conversión.
Estrategias, proveedores y herramientas para operar con menos riesgo
Muchas plataformas delegan el riesgo de pagos en un tercero para aligerar cargas operativas. Soluciones de “gestión de riesgo administrado” cubren supervisión de crédito y fraude, e incluso saldos negativos irrecuperables de comercios conectados, liberando a la plataforma para centrarse en su core.
Quienes optan por gestionar el riesgo internamente necesitan ingeniería, operaciones y capital para absorber pérdidas, como describen los riesgos de operar con plataformas de trading, además de integrar herramientas antifraude, supervisar y reportar KPIs de pérdidas. Jurídico y soporte también son clave: hay que responder a auditorías y a dudas de usuarios por contracargos o retrasos en transferencias.
Entre los kits disponibles, destaca la protección basada en IA y reglas configurables para bloquear cuentas y transacciones de riesgo, flujos de onboarding que recogen documentación y se adaptan a cambios regulatorios, soluciones de verificación de identidad para frenar cuentas falsas, analítica avanzada (p. ej., consultas tipo SQL sobre tus datos) y webhooks para alertas. En pagos a terceros, calendarios flexibles permiten diferir o ralentizar abonos según el perfil del vendedor.
También existen plataformas de orquestación de pagos con detección de fraude en tiempo real y ruteo por el proceso de autenticación más eficaz, manteniendo independencia del adquirente para optimizar autorización y seguridad.
En el frente de minimización de contracargos, hay redes que conectan emisores y comercios (como Ethoca) para notificar intentos de devolución de cargo y permitir reembolsos rápidos antes de que escale el proceso formal, ahorrando tiempo y tasas.
Modelos de riesgo y machine learning aplicados a pagos
Más allá de reglas, los modelos pueden seguir el comportamiento de pagos en el tiempo y anticipar impagos o fraude según cambian condiciones económicas o del cliente. Técnicas como GBDT, SVM o métodos clásicos (logit, discriminante) han mostrado eficacia en escenarios de scoring y detección.
Seleccionar variables importa: algoritmos genéticos ayudan a elegir características relevantes con heurísticas eficientes; su flujo típico itera población, fitness, selección, cruce y mutación hasta converger en subconjuntos con mejor poder predictivo.
Hay retos de datos: valores faltantes y, sobre todo, desbalanceo extremo entre “buenos” y “malos”. El submuestreo y sobremuestreo pueden ayudar, aunque no son panacea; su utilidad depende del dataset y deben validarse con rigor.
Los modelos requieren monitorización y recalibración continua para evitar deriva. Cuando cambian patrones (nuevas tácticas de fraude, cambios macro), el rendimiento cae si no se actualizan. Métricas de estabilidad, backtesting y “champion/challenger” son prácticas recomendables.
Finalmente, la IA es una herramienta potentísima, pero debe complementarse con conocimiento del negocio y buen gobierno del riesgo. Combinar datos, experiencia y tecnología es lo que marca la diferencia en la cuenta de resultados.
Si miramos el cuadro completo —amenazas, controles técnicos, procesos de riesgo, estándares y herramientas—, la receta pasa por evaluar bien a quién incorporas, vigilar lo que ocurre, poner freno a tiempo, cumplir normativas y apoyarte en partners solventes. Todo ello, ofreciendo a clientes y vendedores una experiencia fluida, con métodos de pago seguros (tarjeta, monederos, NFC o Bizum) y sin bajar la guardia ante estafas que, por desgracia, no dejan de evolucionar.
Desde la pandemia, la tasa agregada de ahorro en términos de contabilidad nacional se ha situado en niveles elevados, alcanzando en 2024 el 13,6 % de la renta disponible. Esta ratio se reducirá ligeramente en 2025, aunque situándose en un nivel próximo al 13%. En todo caso, se situará en los dos dígitos, muy por encima del promedio del 8,6% del período 2000 a 2019. La información disponible sobre cómo se distribuye el ahorro, cuántos hogares consiguen ahorrar y cuánto ahorran según rasgos socioeconómicos es muy escasa. Esta entrada ayuda a cubrir el hueco, utilizando los microdatos de la Encuesta Funcas de Economía y Finanzas de 2025 (EFEF).
En términos de cuentas nacionales, el ahorro de los hogares se define como la diferencia entre los ingresos y el consumo realizado en un periodo determinado. El ahorro puede tener múltiples destinos[1], entre los que se incluyen las amortizaciones de los préstamos hipotecarios. De hecho, las cantidades declaradas por los entrevistados como ahorro en la EFEF incluyen tales cuotas hipotecarias. Debe advertirse, no obstante, que las cifras de la EFEF en cuanto a ingresos o ahorro no son exactamente comparables a las de la Contabilidad Nacional, debido a diferencias conceptuales.
Los resultados de la EFEF muestran que el 68% de los hogares consigue ahorrar, frente a un 32% que no lo hace. Previsiblemente, una parte de estos ahorradores tendrán como fuente sustancial de ahorro el pago de las cuotas hipotecarias. En todo caso, el 62% de los hogares que ahorran consideran que la cantidad ahorrada es reducida. La causa principal es la insuficiencia de ingresos (64%), aunque un 14% alude tanto a un gasto excesivo como a la existencia de demasiadas deudas.
La tasa media de ahorro se sitúa en 2025 en 390 euros mensuales (y, como se dijo antes, incluye los pagos por cuotas hipotecarias). El ingreso medio declarado por los entrevistados se sitúa en 2.477 euros mensuales. Por tanto, la tasa de ahorro estimada en 2025 es del 15,7%. Esta cifra se encuentra en línea con las estimaciones de Contabilidad Nacional[2].
Como muestra el gráfico 1, un tercio de los hogares ahorradores consigue un montante de entre 250 y 500 euros mensuales. En los extremos de la distribución, un 11,9% consigue ahorros superiores a los 1.000 euros mensuales, en tanto que un 7,9% ahorra menos de 100 euros. Según la edad del cabeza de familia, el mayor nivel de ahorro se produce en los hogares de menos de 45 años (gráfico 2)[3]. Estos hogares conforman la cohorte poblacional con mayor peso de préstamos hipotecarios vivos (Romero-Jordán, 2024)[4] lo que podría explicar su mayor esfuerzo ahorrador. Como era de esperar, el ahorro es creciente con el nivel de renta, alcanzando unos 750 euros mensuales en hogares con ingresos situados entre 4.000 y 5.000 euros mensuales, mientras que los hogares con ingresos situados entre 600 y 1.000 euros ahorran alrededor de 190 euros[5]. Dada la estrecha relación entre estudios y nivel de renta, el gráfico también muestra una relación positiva entre ahorro y nivel de estudios del cabeza de familia. El ahorro alcanza los 550 euros mensuales en hogares donde el cabeza de familia tiene estudios universitarios frente a alrededor de 300 euros cuando el nivel alcanzado es el de estudios secundarios.
Finalmente, la EFEF también incluye preguntas relativas a la tenencia de productos financieros. Los resultados muestran que la mayoría de los entrevistados dispone de cuentas corrientes (casi 8 de cada 10). Otros productos tradicionales como planes de pensiones, depósitos o fondos de inversión tienen una penetración menor (15-22%). La propiedad de vivienda principal es mayoritaria (51%), mientras que la segunda vivienda u otros inmuebles son menos frecuentes (20%). Por último, activos más recientes, como las criptomonedas, apenas alcanzan al 3-4% de la población.
[1] El ahorro se destina bien a invertir directamente –fundamentalmente en vivienda–, bien a reducir pasivos financieros –por ejemplo, pagar las cuotas mensuales de la hipoteca– o a adquirir activos financieros: ingresos en cuentas corrientes o de ahorro, adquisición de participaciones en fondos de inversión, etc.
[2] Conforme a la contabilidad nacional, el ahorro total de las familias en 2024 ascendió a 129.000 millones de euros, lo que supone una media de 3.100 euros por hogar al año, o 260 euros por hogar al mes, cifra que es plenamente consistente con los resultados de esta encuesta, teniendo en cuenta que hay un porcentaje importante de hogares (la tercera parte) que no ahorran. De hecho, dicha cifra de la contabilidad nacional equivale a un ahorro medio de casi exactamente 390 euros para los hogares que ahorran.
[3] Los encuestados no declaran la cuantía exacta de ahorro, sino que escogen entre los diferentes rangos que se recogen en el gráfico 1. En este trabajo, para calcular el ahorro medio según las diferentes variables de clasificación (edad, nivel de estudios y nivel de renta) se ha tomado como referencia el valor medio de cada rango, ponderando cada valor medio según el porcentaje de respuestas.
[4] Los resultados relativos a los hogares de menos de 30 años no se han tenido en cuenta puesto que el número de observaciones es muy reducido.
[5] Para los tramos de renta superiores a 5.000 euros e inferiores a 600 no se ha calculado el ahorro medio debido a que los rangos de ahorro escogidos por muchos de los entrevistados son abiertos (menos de 100, o más de 1000), y, además, el número de respuestas es muy reducido.
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