En la última década, India ha vivido una verdadera revolución en la forma en que administra sus pagos digitales. Desde la adquisición de productos básicos como alimentos hasta el pago de servicios esenciales, lo que antes requería desplazamientos y manejo de efectivo, hoy se ejecuta con facilidad a través del teléfono móvil. Este cambio ha impulsado un crecimiento monumental en las transacciones digitales, alcanzando niveles que superan los 18,000 crore anuales, sumando un incremento de más de 80 veces entre los años fiscales 2013-14 y 2023-24. Sin embargo, tras este auge también se ha acelerado un incremento preocupante en los casos de fraude, afectando tanto a consumidores como a empresas que confían en estas plataformas para sus operaciones diarias. El impacto del fraude en los pagos digitales se ha convertido en un desafío persistente, con pérdidas en torno a los ₹1,457 crore en solo el último año y un aumento exponencial en las denuncias de fraudes relacionados con el sistema UPI, que casi duplica su incidencia alcanzando 1.
34 millones de casos. Este escenario no solo representa un riesgo económico, sino que también amenaza la confianza que los usuarios depositan en estos sistemas. Por ello, el enfoque tradicional basado en detectar fraudes post-transacción ya no es suficiente. Es imperativo proteger las transacciones en tiempo real, frenando los intentos fraudulentos antes de que se concreten. En este contexto, Cashfree Payments ha desarrollado RiskShield, un sistema innovador que va mucho más allá de la mera reacción ante el fraude.
RiskShield funciona como una barrera dinámica que analiza cada operación a medida que sucede, devolviendo un análisis inmediato sobre su nivel de riesgo y determinando si debe ser aprobada, bloqueada o puesta bajo revisión. Esta solución se basa en una combinación sofisticada de reglas personalizadas y algoritmos de aprendizaje automático, diseñada para adaptarse a diversas situaciones y ofrecer flexibilidad a los comerciantes según sus necesidades específicas. Uno de los grandes retos para un sistema como RiskShield es la necesidad de procesar un volumen extremadamente alto de transacciones con velocidad y precisión. Las capacidades técnicas han sido diseñadas para escalar y soportar hasta 12,000 evaluaciones por segundo, garantizando que incluso durante picos de actividad, el análisis no se retrase ni afecte la experiencia del usuario. Más allá de la rapidez, la personalización es crucial: cada negocio enfrenta diferentes tipos de riesgos y patrones fraudulentos, por lo que el motor interno de reglas permite ajustar las estrategias de detección de manera constante ante la evolución de los métodos empleados por los estafadores.
En cuanto a las señales que alimentan este poderoso sistema, RiskShield emplea un conjunto diverso y multifacético. Entre ellas se encuentra un conjunto curado de datos sobre estafadores conocidos, que se actualiza continuamente mediante enlaces con autoridades regulatorias y aportaciones de los mismos clientes de Cashfree. Este repositorio incluye información crítica como direcciones IP, números telefónicos, correos electrónicos, cuentas bancarias y otros identificadores que marcan transacciones sospechosas. Además, resulta crucial la inteligencia aplicada a teléfonos y correos electrónicos, capaz de detectar si un contacto es temporal, desechable o vinculado a actividades de spam, aumentando así la exactitud en la predicción del riesgo. La tecnología también incorpora inteligencia sobre dispositivos, analizando características esenciales de los aparatos utilizados por los usuarios sin comprometer su privacidad.
Esto permite establecer patrones de comportamiento y detectar referencias cruzadas, bloqueando intentos de fraude que empleen múltiples cuentas desde un mismo dispositivo. Los datos de geolocalización y dirección IP complementan esta evaluación, habilitando filtros para limitar transacciones provenientes de regiones con alta incidencia de fraude o de conexiones que usen proxies sospechosos. Uno de los aspectos más vanguardistas de RiskShield es el uso de modelos de aprendizaje automático con algoritmos avanzados para la detección de anomalías. Estos modelos examinan múltiples variables, desde la frecuencia y volumen de transacciones hasta características específicas de usuarios y dispositivos, para calcular la probabilidad de fraude. Un punto destacado es la generación de resultados explicables para los analistas humanos, facilitando la comprensión de las razones detrás de cada alerta y mejorando el proceso de ajuste automático de los criterios de evaluación según el feedback recibido.
Otra innovación tecnológica que diferencia a RiskShield radica en su capacidad para ejecutar reglas inteligentes vinculadas a un sistema de agregación en tiempo real. Mediante la integración de herramientas como Apache Flink y Kafka, el sistema puede realizar chequeos complejos de velocidad y volumen que abordan situaciones específicas, como limitar el número de transacciones realizadas desde un solo instrumento de pago relacionadas con múltiples dispositivos o números telefónicos en un corto lapso. Esto permite detectar patrones habituales en estafas, como ataques coordinados o abusos de promociones. Para descubrir asociaciones fraudulentas que podrían pasar desapercibidas en bases de datos tradicionales, Cashfree utiliza bases de datos gráficas (GraphDB). Esta tecnología es ideal para mapear relaciones complejas entre usuarios, dispositivos, tarjetas y otros identificadores, revelando conexiones indirectas que pueden indicar actividades delictivas en red.
Por ejemplo, grupos de usuarios que interactúan mediante diferentes canales pero que están implicados en intentos coordinados para burlar el sistema, o competidores que intentan explotar vulnerabilidades para perjudicar a otros negocios. Algunos ejemplos prácticos ilustran cómo RiskShield maniobra para prevenir fraudes comunes. En el caso del fraude con solicitudes de cobro UPI, donde los estafadores manipulan a las víctimas para que ingrese su PIN bajo el pretexto de recibir un reembolso, RiskShield detecta señales como solicitudes múltiples desde un solo dispositivo dirigidas a distintos números o la recurrencia de intentos fallidos, además de identificar si se emplean números telefónicos o correos de baja confiabilidad. En el abuso de promociones o descuentos, la inteligencia de dispositivos identifica cuentas vinculadas a un mismo equipo para evitar el uso indebido de ofertas destinadas a atraer nuevos clientes. En el área de chargebacks fraudulentos, RiskShield usa la base de datos gráfica para relacionar históricos de disputas con usuarios o dispositivos, bloqueando así a quienes recurren a estos engaños repetidamente.
La filosofía detrás de RiskShield es clara: al eliminar fricciones innecesarias y ofrecer un control genuino a los comerciantes para proteger sus operaciones, se fortalece la confianza en el ecosistema digital. La capacidad para anticipar y adaptarse continuamente a los métodos cambiantes de los delincuentes convierte a este sistema en un aliado estratégico imprescindible para cualquier empresa que maneje grandes volúmenes de pagos en línea, especialmente en un mercado tan dinámico y complejo como el indio. El valor de una solución como RiskShield no solo reside en su tecnología, sino en su enfoque integrador, que combina inteligencia humana, datos masivos y automatización avanzada con el objetivo de resguardar a todos los actores involucrados. En un mundo donde las transacciones digitales se expanden a un ritmo vertiginoso, herramientas como estas no son solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para prevenir pérdidas significativas y mantener la integridad del comercio electrónico. Cashfree Payments ha demostrado que el camino para detener el fraude no pasa por reaccionar después del daño, sino por adelantarse y ofrecer una defensa inteligente que proteja en tiempo real.
Con RiskShield, la compañía reafirma su compromiso con la innovación y la seguridad, dejando claro que, en la batalla contra el fraude digital, la tecnología puntera es el mejor escudo para un futuro financiero más seguro y confiable.
