El auge del comercio electrónico trajo consigo un incremento en las actividades fraudulentas, especialmente en ciertas categorías de productos de salud y belleza. Según informó a NotiPress en un comunicado Signifyd, empresa especializada en la detección de fraudes, los productos de alto valor, los adquiridos con frecuencia o aquellos que pueden ser fácilmente falsificados son particularmente atractivos para los defraudadores.
En el año reciente, las categorías más impactadas fueron salud, belleza y cosméticos, electrónica y gadgets, y moda y accesorios. En el caso de los productos de salud y belleza, Signifyd encontró que a partir de abril de 2023, estos comenzaron a presentar una mayor presión de fraude, alcanzando un crecimiento del 287% a nivel global en agosto y un segundo pico en noviembre.
Los defraudadores suelen crear perfiles falsos de marcas y minoristas conocidos en marketplaces para robar información de los usuarios y realizar compras ilegítimas en los sitios oficiales. También pueden devolver productos falsificados a los minoristas o simplemente abusar del sistema al afirmar que el producto no llegó para solicitar un reembolso.
La categoría de electrónica y gadgets, que incluye productos como smartphones, laptops y consolas de videojuegos, también es un objetivo lucrativo para los estafadores. La presión de fraude en esta categoría aumentó un 94% en junio de 2023 y un 78% en febrero de 2024 en comparación con el año anterior.
Por otro lado, la moda y la indumentaria, uno de los segmentos más grandes del comercio electrónico, también es un objetivo importante para el fraude. Las actividades fraudulentas en esta categoría a menudo implican la apropiación de cuentas, donde los estafadores obtienen acceso a cuentas de usuarios para realizar compras no autorizadas o explotar recompensas de los programas de fidelización vinculados a esas cuentas.
Signifyd recomienda a los minoristas utilizar esta información como guía para planificar una estrategia antifraude que aproveche soluciones avanzadas que automaticen la detección de banderas rojas mediante el uso de machine learning e Inteligencia Artificial. De esta manera, podrán protegerse mejor contra el robo de identidad, los métodos de pago clonados y los contracargos. (NotiPress)
.gif)