Bogotá, abril de 2025. En un entorno donde el comercio electrónico crece aceleradamente, garantizar la estabilidad financiera de los negocios es un desafío constante.
Sin embargo, existen riesgos que pueden afectar la rentabilidad y la confianza de los clientes. En este sentido, Koin, fintech reconocida por sus soluciones innovadoras en prevención de fraudes y medios de pago, advierte sobre tres señales de alerta que pueden comprometer la salud financiera de los comercios en Colombia y recomienda cómo mitigarlas.
El crecimiento del comercio electrónico en el país ha sido notable en los últimos años. De acuerdo con la reconocida E-Commerce Data Library para América Latina, Colombia se ha consolidado como el tercer mercado más relevante de la región, solo por detrás de Brasil y México. En 2024, el volumen de comercio electrónico en Colombia alcanzó los US$52 mil millones, y se proyecta que, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16 %, la cifra ascienda a US$81 mil millones para 2027, según datos del PCMI E-Commerce Data Library.
A nivel geográfico, el comportamiento del comercio electrónico en Colombia sigue la tendencia de otros países latinoamericanos, con una alta concentración de ventas en la capital. Bogotá lidera con el 46 % del total de transacciones online, seguida por Antioquia (22 %) y Valle del Cauca (13 %), consolidándose como las regiones clave en el ecosistema digital del país.
1. Falsos positivos: pérdidas invisibles que afectan la conversión
Un sistema antifraude demasiado rígido puede bloquear transacciones legítimas, lo que afecta la experiencia del cliente y reduce las ventas. Según Koin, el 40% de los clientes no intentan comprar nuevamente después de un rechazo erróneo, y las pérdidas por falsos positivos pueden superar las del fraude real.
Las principales causas de estos bloqueos son los algoritmos de detección demasiado estrictos, la falta de contexto en la evaluación del riesgo; los modelos de fraude desactualizados y problemas en la comunicación con los emisores de tarjetas.
“En Koin recomendamos implementar un análisis basado en machine learning y contexto transaccional para mejorar la precisión, así como aplicar autenticación adaptativa que ajuste dinámicamente el nivel de fricción según el riesgo. Además, es clave contar con monitoreo en tiempo real para optimizar las reglas antifraude y fortalecer la colaboración con emisores de tarjetas, reduciendo así rechazos innecesarios y mejorando la experiencia del cliente”, afirma Ignacio Stagnaro, Head Comercial de Koin.
2. Falta de seguridad en la tienda virtual: clientes y dinero en riesgo
La falta de protección en una tienda en línea puede convertirla en blanco fácil para los ciberdelincuentes. La clave está en implementar tecnologías de seguridad avanzadas sin afectar la experiencia del usuario.
Una solución efectiva es el Device Fingerprint, una tecnología que analiza múltiples características del dispositivo del usuario (sistema operativo, navegador, IP, plugins instalados, entre otros) para identificar patrones sospechosos y prevenir fraudes sin generar fricción en el proceso de compra.
Koin utiliza un enfoque multilayer donde el Device Fingerprint actúa como una capa estratégica de protección, garantizando más seguridad sin afectar la conversión de ventas.
3. Chargebacks: pérdidas económicas por fraudes y disputas de pago
Uno de los mayores riesgos para los comercios digitales es el chargeback o contracargo, un proceso en el que un cliente impugna un pago directamente con su banco, quien revierte la transacción y retira los fondos de la cuenta del comerciante. Aunque algunos chargebacks son legítimos, otros responden a fraudes intencionados, conocidos como fraude amigable, en los que el comprador recibe el producto pero solicita el reembolso de manera indebida.
“Los chargebacks no solo representan pérdidas económicas, sino que también pueden derivar en sanciones por parte de los adquirentes. Para mitigar este riesgo, en Koin recomendamos implementar autenticación avanzada con biometría y compelling evidences para validar compradores reales, aprovechar el machine learning para detectar patrones sospechosos en tiempo real y aplicar un análisis de comportamiento que identifique actividades fraudulentas antes de que afecten el negocio”, señala el ejecutivo.
Para los comercios electrónicos, encontrar el equilibrio entre seguridad y experiencia del cliente es clave para proteger su rentabilidad.