FICO, empresa global líder en software de analítica predictiva y gestión de decisiones, reveló los resultados de su más reciente “Encuesta del Impacto de las Estafas 2023: Perú”, que explora cómo afectan los fraudes a los consumidores, ahora que el pago en tiempo real (RTP, por sus siglas en inglés) está presentando un notorio crecimiento: la encuesta informa que el 91% de peruanos usa este tipo de pagos, y la mayor parte planea aumentar su uso en los próximos 12 meses.
Aunque el 67% de los encuestados piensa que existen suficientes controles de seguridad al realizar RTPs y el 65% considera que este método es más seguro que los pagos con tarjeta de crédito, el 56% de los peruanos indicó que tiene amigos o familiares que fueron víctimas de estafas. El estudio revela que a la par del crecimiento en la adopción de pagos digitales en tiempo real (como CoDi y SPEI), el fraude también se incrementa, como ocurre ante cualquier canal de pago nuevo.
De acuerdo con los resultados de la investigación, el 19% de los clientes peruanos pagaron por bienes y servicios que no recibieron y el 43% de los estafados perdió más de S/250.
Cuando se le pregunta a los encuestados por los responsables si ellos mandan un pago en tiempo real a un estafador, un 20% responsabilizó a su banco y otro porcentaje igual, comentaron que el banco que recibe el pago. Solo un 46% de encuestados considera que, si hacen un pago a un estafador, la responsabilidad es totalmente suya.
Para los bancos, otra cifra que es crucial es que tres cuartas partes del total de encuestados (79%) sostiene que los bancos deberían tener mejores sistemas de detección de fraudes, además de que una importante mayoría (60%) se sentiría bien si su banco les impidiera realizar un pago sospechoso de estafa.
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“Para muchos clientes, los bancos que inician el trámite y los bancos receptores tienen algún grado de responsabilidad. El 14% de los clientes de servicios bancarios encuestados en Perú dijeron que cambiarían de banco si fueran víctimas de una estafa y no estuvieran satisfechos con la respuesta de su banco. Esto significa que potencialmente 11.9 millones de personas cambiarían de entidad bancaria”, dijo Ricardo Ribeiro, director de Plataforma de FICO para América Latina y el Caribe, quien agregó que “el 40% de los peruanos encuestados comentaron que se quejarían con su banco y el 31% lo harían con las entidades de regulación bancaria.”
“De acuerdo a las percepciones de los consumidores, y como muchas instituciones financieras aún no tienen el mismo nivel de protección del consumidor que existe en los pagos con tarjeta de crédito, es crucial que seguir invirtiendo en educación preventiva referente a la naturaleza de los RTPs (en cuanto a que son instantáneos, irrevocables y sin opción de reembolso) para que los usuarios tengan claro el impacto de enviar pagos en tiempo real, sobre todo ante el escenario de estafas en que nos encontramos actualmente.”
Otro tema de gran interés es en quién recae la responsabilidad de los reembolsos en caso de una estafa. En muchos mercados globales, hay un impulso regulatorio para que los bancos (tanto receptor como depositario) se responsabilicen si un cliente es víctima de fraude de usuarios y pagos autorizados. En Perú, el 43% de los encuestados opina que el banco siempre debería reembolsar a las víctimas de estafa, y el 27% dice que debe hacerlo la mayor parte de las veces. Sólo un 2% indicó que los bancos nunca deberían hacer estos reembolsos.
Otros datos destacables de la “Encuesta del Impacto de las Estafas 2023 Perú”:
El 38% de clientes peruanos de servicios financieros consideran que su banco no hace lo suficiente para brindarles educación en cuanto a los fraudes. Adicionalmente, al crecimiento de las estafas, y la percepción de los usuarios de servicios bancarios, es que los bancos hagan los cambios necesarios para identificar y detener los pagos fraudulentos antes de que los clientes pierdan dinero y, de esta forma, mantener su reputación intacta.
La forma de lograrlo es implementando soluciones innovadoras con capacidades de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), que incluyen modelos de monitoreo transaccional para detener los fraudes, incorporando análisis específico de estafas y puntuación para transacciones individuales, además de capacidades integrales de toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del cliente.