Mastercard y su estrategia contra el fraude a comerciantes

Tabla de contenidos

Mastercard lanza Merchant Trust Services para combatir fraudes comerciales

  • Mastercard presentó Merchant Trust Services para ayudar a adquirentes y PSP a distinguir comercios legítimos de estafadores, en canales físicos y digitales.
  • La estrategia combina inteligencia, capacidades cibernéticas y de identidad, además de analítica, para frenar estafas desde el alta del comercio.
  • La firma también anunció el Merchant Scam & Risk Indicator (MSRI), que entrega señales de riesgo al emisor durante la autorización para mitigar fraude.
  • En un piloto, MSRI detectó cerca de 80% de los comercios riesgosos identificados por un emisor, y muchos fueron señalados hasta 90 días antes de la primera escalación.

Confianza para Comercios Legítimos

  • Qué es: un conjunto de servicios de “confianza del comercio” para separar comercios legítimos de comercios estafa usando señales de inteligencia, ciberseguridad, identidad y analítica.
  • A quién sirve (operativamente): principalmente a adquirentes y PSP (para el alta/monitoreo del comercio) y a emisores (para enriquecer decisiones de autorización).
  • Dónde actúa: en dos momentos del ciclo: onboarding (evitar que el estafador entre) y autorización (reducir daño si ya está operando).
  • Qué problema ataca: estafas de “tiendas” que venden falsificaciones, no entregan productos o capturan credenciales (phishing) para fraude posterior.
  • Qué cambia en la práctica: mueve parte de la prevención “hacia adelante” (antes de que exploten contracargos, disputas y pérdida de confianza).

Introducción a la estrategia de Mastercard contra el fraude

El fraude asociado a comercios —en especial en entornos digitales— se ha convertido en un problema de confianza para todo el ecosistema de pagos. Mastercard plantea que el desafío ya no es únicamente bloquear transacciones sospechosas, sino separar con precisión a los comercios legítimos de los que operan como estafa, antes de que el daño se multiplique en forma de contracargos, disputas y pérdida de clientes.

En ese contexto, la compañía presentó Merchant Trust Services, una estrategia que busca apoyar a bancos, adquirentes y proveedores de servicios de pago (PSP) para identificar comercios legítimos y detectar actores de alto riesgo, tanto en el mundo físico como en el virtual. El objetivo es intervenir en dos momentos críticos: durante el onboarding del comercio (para evitar que un estafador “entre” al sistema) y durante la autorización (para que el emisor tenga señales adicionales al decidir si aprueba o no una compra).

Señales para detectar comercios fraudulentos

  • Problema: los “comercios estafa” pueden operar semanas o meses antes de ser detectados, generando pérdidas, contracargos y desconfianza que también afecta a comercios legítimos.
  • Enfoque: enriquecer la toma de decisiones con señales sobre el comercio (no solo sobre la tarjeta o el comprador) usando inteligencia, identidad, ciberseguridad y analítica.
  • Puntos de intervención:

1) Onboarding del comercio (filtrar antes de activar la aceptación).
2) Autorización (dar señales al emisor en tiempo real).
3) Disputas/contracargos (mejor evidencia cuando el caso ya ocurrió).

La lógica es clara: una mala experiencia de compra no se queda en el comercio fraudulento. Según Mastercard, cada experiencia negativa en línea hace que los compradores duden de negocios legítimos, elevando el costo de vender en internet. Simon Collins, Chief Franchise Officer de Mastercard, lo resumió así: cuando la confianza se quiebra, los negocios pagan con más rechazos, más disputas y más carritos abandonados.

La estrategia se anunció en la antesala de la conferencia de ciberseguridad de Mastercard, RiskX, en Singapur. El mensaje de fondo es que el fraude de “comercios estafa” no es un problema aislado: afecta a consumidores, comercios legítimos, adquirentes, PSP y también a los emisores, que cargan con quejas, procesos de disputa y el costo de reemplazar tarjetas comprometidas.

Merchant Trust Services: Identificación de comerciantes legítimos

Merchant Trust Services se presenta como una respuesta operativa a una pregunta que hoy pesa en el comercio digital: ¿cómo evitar que un estafador se haga pasar por comercio y empiece a cobrar? Mastercard propone hacerlo con una combinación de capacidades propias —inteligencia, ciberseguridad, identidad y analítica— para ayudar a los participantes del ecosistema a distinguir comercios reales de comercios riesgosos.

Un punto central es el onboarding. La estrategia está diseñada para que adquirentes y PSP puedan descubrir estafadores durante el proceso de alta, antes de que “lancen” su operación, ya sea con una tienda física o con un escaparate digital. Esto es relevante porque, una vez que un comercio fraudulento empieza a procesar pagos, el daño se acelera: llegan reclamaciones, contracargos y, en algunos casos, exposición de datos.

Mastercard describe patrones típicos de estos comercios: algunos engañan con falsificaciones de baja calidad de productos reales; otros simplemente cobran y no envían nada. Pero el riesgo puede ser más profundo: ciertas “tiendas” funcionan como operaciones de phishing, enfocadas en robar datos de tarjeta para compras fraudulentas o para revenderlos en la dark web.

Proceso de alta y monitoreo
1) Solicitud de alta (PSP/adquirente): el comercio entrega identidad legal, beneficiarios finales, dominio/URLs, rubro, modelo de entrega y datos de contacto.
2) Validación de identidad y consistencia: se buscan señales de coherencia (por ejemplo, coincidencia entre razón social, sitio, medios de contacto y geografía operativa) y banderas rojas (identidades reutilizadas, datos incompletos o inconsistentes).
3) Revisión de huella digital del comercio: presencia y antigüedad del dominio, cambios recientes, patrones de “tienda clon”, y señales de riesgo asociadas al canal (online/offline).
4) Evaluación de riesgo previa a activación: si el perfil se parece a un patrón de estafa, se puede rechazar, pedir información adicional o activar con límites (por ejemplo, monitoreo reforzado).
5) Monitoreo temprano post-alta (primeras semanas): se vigilan picos anómalos, devoluciones/quejas y señales de phishing.
Checkpoints prácticos:

  • Si el comercio cambia repetidamente de dominio, contacto o catálogo en poco tiempo, suele ameritar revisión.
  • Si aparecen quejas tempranas de “no entrega” o “producto distinto”, el costo de esperar puede ser alto (contracargos y reputación).

La propuesta de Merchant Trust Services, por tanto, no es solo “reducir fraude” en abstracto, sino proteger la integridad del canal de aceptación. En la práctica, esto implica que el adquirente o PSP tenga mejores herramientas para evaluar si un comercio es quien dice ser y si su comportamiento encaja con un perfil legítimo.

Para comercios auténticos, el beneficio esperado es indirecto pero crucial: si el ecosistema logra frenar a los estafadores, se reduce el “ruido” que hace que los compradores desconfíen. Y esa confianza, en pagos, se traduce en métricas concretas: menos rechazos por sospecha, menos disputas y una experiencia de checkout con menos fricción.

Tecnologías utilizadas en la detección de fraudes

La estrategia de Mastercard se apoya en un conjunto de capacidades que la empresa agrupa como inteligencia, ciber, identidad y analítica. Aunque el anuncio no detalla cada componente técnico, sí deja claro el enfoque: usar señales y análisis para diferenciar comercios legítimos de comercios de riesgo, y hacerlo de forma útil para quienes toman decisiones en la cadena de pagos.

En Merchant Trust Services, esas capacidades se orientan a un problema específico: detectar estafadores antes de que operen. En términos de prevención, esto significa fortalecer el proceso de onboarding con información y señales que permitan a adquirentes y PSP identificar inconsistencias o patrones de riesgo. En el mundo real, los estafadores suelen moverse rápido: montan escaparates, capturan pagos y desaparecen. Por eso, la detección temprana es parte del valor.

El segundo componente tecnológico anunciado es el Merchant Scam & Risk Indicator (MSRI). Aquí la tecnología se inserta en el flujo de autorización: el indicador ofrece a los emisores “señales de riesgo durante la autorización”, lo que permite mitigar fraude en tiempo real. En otras palabras, no se trata únicamente de evaluar al tarjetahabiente o la transacción, sino también de enriquecer la decisión con señales sobre el comercio.

Este enfoque reconoce que el fraude no siempre se explica por una tarjeta robada o un cliente comprometido. A veces el problema es el “punto de aceptación”: un comercio que en realidad es una estafa, o un frente para capturar credenciales. Si el emisor recibe esas señales, puede ajustar su decisión de autorización y reducir exposición.

Capacidad (según Mastercard) Qué señal aporta (ejemplos) Dónde se aplica mejor Qué decisión habilita
Inteligencia Patrones conocidos de estafa, vínculos entre identidades/activos, señales históricas de riesgo Onboarding y monitoreo Rechazar alta, pedir verificación adicional, priorizar revisión
Ciberseguridad Indicadores de phishing, infraestructura sospechosa, comportamiento anómalo en activos digitales Onboarding y post-alta Bloquear/limitar operación, activar monitoreo reforzado
Identidad Verificación de entidad/propietarios, consistencia de datos, señales de suplantación Onboarding Confirmar legitimidad, reducir suplantación, ajustar límites
Analítica Modelos de riesgo, correlaciones entre señales, scoring para priorizar casos Onboarding y autorización (vía MSRI) En autorización: enriquecer reglas del emisor; en onboarding: priorizar investigación

En paralelo, el ecosistema de pagos ya convive con fenómenos como el fraude amistoso (first-party fraud), donde el tarjetahabiente disputa una compra legítima. Mastercard ha impulsado programas orientados a intercambio de datos y evidencia para resolver disputas con mayor precisión, incluyendo compartir información de transacción y elementos de verificación. Aunque esto no es lo mismo que “comercio estafa”, sí forma parte del mismo objetivo: mejorar la calidad de la señal para que el sistema distinga mejor entre fraude real, abuso y errores.

Para evitar confusiones: Merchant Trust Services y MSRI se enfocan en identificar y mitigar riesgo asociado al comercio (onboarding y autorización), mientras que las iniciativas de intercambio de datos en disputas se orientan a mejorar la resolución de contracargos cuando el problema es una disputa del tarjetahabiente.

Lanzamiento del Merchant Scam & Risk Indicator (MSRI)

El anuncio de Mastercard incluye una pieza específica para emisores: el Merchant Scam & Risk Indicator (MSRI). Su promesa es concreta: entregar señales de riesgo durante la autorización, de modo que el banco emisor pueda tomar mejores decisiones para mitigar fraude.

Señales de riesgo en autorización

  • Qué es: un indicador que entrega al emisor señales de riesgo asociadas al comercio en el momento de la autorización.
  • Para quién: equipos de fraude/riesgo del emisor (y, de forma indirecta, tarjetahabientes y comercios legítimos).
  • Dónde entra en el flujo: en la autorización, como señal adicional para reglas, scoring o revisiones.
  • Qué problema reduce: que el emisor “se entere tarde” (cuando ya hay quejas/contracargos) de que un comercio era una estafa.
  • Cómo convive con Merchant Trust Services: onboarding filtra el alta; MSRI ayuda cuando el comercio ya está intentando procesar pagos.

Esto es relevante porque, en muchos casos, el emisor se entera tarde de que un comercio era problemático: cuando empiezan a llegar quejas, disputas o patrones de transacciones que disparan alertas. MSRI busca adelantar esa visibilidad, incorporando señales de riesgo en el momento en que la compra se intenta autorizar.

La lógica de negocio detrás del indicador también se conecta con el costo operativo del fraude. Cuando un comercio estafa a consumidores, el impacto no se limita a la pérdida del comprador. Mastercard subraya que el “fallout” también golpea a los emisores, que cargan con quejas de consumidores, el proceso de resolución de disputas y el costo de reemplazar tarjetas comprometidas. Si el indicador ayuda a frenar transacciones hacia comercios estafa, el emisor reduce exposición a esos costos.

MSRI se presenta como complemento de Merchant Trust Services. Mientras la estrategia de “trust” apunta a ayudar a adquirentes y PSP a filtrar estafadores en el onboarding, el indicador apunta a la capa de autorización, donde el emisor decide aprobar o declinar. En conjunto, el enfoque cubre dos frentes: evitar que el estafador se incorpore y reducir el daño si ya está operando.

El lanzamiento se anunció con una hoja de ruta: MSRI iniciará primero en Europa y Estados Unidos, con una expansión global planeada dentro del año. Para el ecosistema, esto sugiere que Mastercard busca estandarizar señales de riesgo del comercio como parte de la operación cotidiana de autorización, no como un proceso posterior basado en disputas.

En mercados con alto crecimiento de e-commerce, la oportunidad es evidente: si el indicador reduce compras en comercios estafa, también puede reducir el efecto colateral que Mastercard describe en términos de confianza: menos experiencias negativas que terminan afectando a comercios legítimos.

Resultados de las pruebas del MSRI

Mastercard reportó resultados de un piloto de MSRI con un emisor que sirven como primera señal de desempeño. En esa prueba, el indicador descubrió aproximadamente 80% de los comercios riesgosos identificados por el emisor. Además, muchos de esos comercios fueron señalados tan pronto como 90 días antes de la escalación inicial del propio emisor.

Detección temprana de comercios riesgosos
Datos reportados del piloto (según el anuncio):

  • Cobertura vs. lista del emisor: ~80% de los comercios riesgosos identificados por el emisor también fueron detectados por MSRI.
  • Anticipación: varios casos fueron señalados hasta 90 días antes de la primera escalación del emisor.

Cómo leerlo sin sobreinterpretar:

  • Es una señal de potencial (detección + tiempo), pero el anuncio no publica tamaño de muestra, definición exacta de “risky merchants” ni tasas de falsos positivos/negativos.

Dos elementos destacan. El primero es la tasa de coincidencia: si el emisor ya tenía una lista o criterio para “comercios riesgosos”, MSRI logró detectar una porción amplia de esos casos. El segundo es el factor tiempo: identificar riesgo con hasta tres meses de anticipación puede cambiar el resultado operativo, porque permite ajustar reglas, monitoreo y decisiones de autorización antes de que el volumen de reclamos crezca.

En la práctica, la detección temprana puede traducirse en menos transacciones aprobadas hacia comercios estafa y, por extensión, menos consumidores afectados. También puede reducir el arrastre de costos para el emisor: menos disputas que gestionar, menos reemplazos de tarjetas si hubo compromiso de datos, y menos presión sobre equipos de fraude y atención al cliente.

El dato de “90 días antes” también sugiere que el indicador no depende únicamente de que el emisor ya haya acumulado evidencia interna (por ejemplo, quejas). En cambio, apunta a señales que pueden emerger antes de que el problema sea visible a nivel de servicio al cliente. Eso es consistente con la idea de usar inteligencia y analítica para detectar patrones de riesgo.

Dicho esto, el anuncio no ofrece detalles metodológicos del piloto: no se especifica el tamaño de la muestra, el universo total de comercios evaluados ni la definición exacta de “risky merchants” usada por el emisor. Por lo tanto, el resultado debe leerse como un indicador preliminar del potencial, no como una métrica universal.

Aun con esas limitaciones, el piloto cumple una función narrativa importante: muestra que Mastercard busca mover la prevención hacia etapas más tempranas del ciclo de fraude. En un entorno donde las estafas pueden escalar rápido, ganar semanas —o meses— de anticipación puede ser la diferencia entre un incidente controlado y una ola de contracargos.

Expansión del MSRI a nivel global

Mastercard planteó una expansión escalonada para MSRI. El indicador se lanzará por fases, con una expansión a nivel mundial dentro del año. Esta secuencia sugiere un despliegue por fases: iniciar en mercados grandes y maduros, y luego extenderlo conforme se integren emisores y se ajusten procesos operativos.

Despliegue por fases globales
Roadmap operativo (lo que implica “por fases” en la práctica):
1) Lanzamiento inicial (Europa/EE. UU.): integración con emisores piloto/tempranos y calibración de reglas de autorización.
2) Ajuste y estandarización: afinación de umbrales, manejo de falsos positivos y definición de cómo se consume la señal (score, regla, revisión).
3) Escalamiento a más emisores: adopción por bancos con distintos perfiles de riesgo y volúmenes.
4) Expansión global: extensión a más regiones conforme haya integración técnica y alineación operativa.
Dependencias típicas:

  • Integración del emisor en su motor de autorización.
  • Capacitación/operación para actuar sobre la señal (qué se declina, qué se revisa, qué se monitorea).

La expansión global es relevante por dos razones. La primera es que el fraude asociado a comercios estafa no respeta fronteras: un escaparate digital puede operar desde un país y vender en otro, aprovechando asimetrías de supervisión y la velocidad del comercio electrónico. Si las señales de riesgo del comercio se vuelven más consistentes entre regiones, el ecosistema puede responder con mayor coordinación.

La segunda razón es que el impacto del fraude se distribuye entre actores distintos según el mercado. En algunos países, el crecimiento del e-commerce y la adopción de pagos digitales ha sido acelerado, lo que aumenta la superficie de ataque. En otros, la infraestructura de prevención y los procesos de disputa pueden variar. Un indicador como MSRI, integrado al flujo de autorización, busca estandarizar una capa de señal que ayude a los emisores sin importar el contexto local.

El anuncio de Merchant Trust Services también se enmarca en una estrategia más amplia de Mastercard en torno a confianza, datos y prevención. En paralelo a la detección de comercios estafa, la industria enfrenta el aumento del fraude amistoso y el costo creciente de contracargos. Mastercard ha impulsado iniciativas para mejorar el intercambio de datos y la evidencia en disputas, y ha reforzado mecanismos de control de comercios de alto riesgo.

En ese sentido, la expansión de MSRI puede leerse como parte de una tendencia: mover la prevención “hacia adelante” (onboarding y autorización) y reducir la dependencia de procesos reactivos (disputas posteriores). Para adquirentes, PSP y comercios legítimos, una expansión global también puede significar un entorno donde la confianza del comprador se recupere más rápido, al disminuir la presencia de estafadores.

La clave, sin embargo, estará en la adopción: para que el indicador sea útil, los emisores deben integrarlo en sus decisiones de autorización y en sus estrategias de mitigación. Mastercard ya marcó el calendario; el reto operativo será convertirlo en práctica cotidiana.

Impacto del fraude en los consumidores y comerciantes

El fraude al consumidor vive un repunte que ayuda a explicar por qué redes y plataformas están reforzando controles. De acuerdo con datos de la Federal Trade Commission (FTC), los consumidores presentaron 3 millones de reportes de fraude el año pasado, con pérdidas por 15.9 mil millones de dólares. En 2024, la cifra había sido de 2.6 millones de reportes y 12 mil millones de dólares en pérdidas. El salto en volumen y monto ilustra un entorno donde la prevención se vuelve prioridad.

Actor afectado Impacto típico Ejemplo concreto en el día a día
Consumidor Pérdida de dinero/tiempo, robo de datos, estrés y fricción para recuperar fondos Compra en “tienda” que no entrega; o phishing que termina en cargos no reconocidos
Comercio legítimo Caída de conversión, más disputas, más declinaciones por sospecha y más costo de soporte Clientes dudan y abandonan carrito; suben contracargos por desconfianza general del canal
Emisor (banco) Costos operativos y reputacionales: quejas, disputas, reposición de tarjetas Aumento de llamadas al call center, gestión de contracargos y reemisión de plástico

En el caso específico de los comercios estafa, el daño se manifiesta en varias capas. Para el consumidor, puede ser una compra de un producto falsificado, un pago por un artículo que nunca llega o, en el peor escenario, el robo de datos mediante phishing. Cuando la estafa incluye captura de credenciales, el impacto se extiende: los datos pueden usarse para compras fraudulentas o revenderse en la dark web.

Para los comercios legítimos, el problema es menos visible pero igual costoso: la confianza es un activo compartido. Mastercard advierte que cada mala experiencia online hace que los compradores duden de negocios legítimos, lo que se traduce en fricción y caída de conversión. Simon Collins lo aterriza en indicadores que cualquier pyme entiende: más declinaciones y más disputas. En otras palabras, el fraude de terceros eleva el costo de vender para quien sí cumple.

Los emisores también absorben parte del golpe. Mastercard señala que el “fallout” de los comercios estafa impacta a los bancos de los tarjetahabientes, que cargan con quejas, con el proceso de resolución de disputas y con el costo de reemplazar tarjetas comprometidas. Esto no solo es un costo directo; también es un costo reputacional para el banco, que debe explicar al cliente por qué ocurrió y cómo se resolverá.

El impacto se extiende al ecosistema de marketplaces. En abril, Claire O’Donnell, vicepresidenta de confianza de socios vendedores e integridad de tienda en Amazon, explicó a PYMNTS que un pilar es volverse más proactivos para detectar problemas con vendedores o productos antes de que lleguen a los compradores, como se detalla en el primer reporte “Trustworthy Shopping Experience” de la compañía. La coincidencia de enfoques —proactividad y prevención temprana— refuerza la idea de que el fraude ya no se combate solo con reacción.

Conclusiones sobre la estrategia de Mastercard

La estrategia de Mastercard contra el fraude asociado a comercios se articula en torno a una idea: la confianza es infraestructura. Cuando un estafador se cuela en el sistema de aceptación, el daño no se limita a una transacción; erosiona la disposición del consumidor a comprar y encarece la operación para comercios legítimos, adquirentes, PSP y emisores.

Merchant Trust Services apunta a resolver el problema desde el origen: ayudar a adquirentes y proveedores de servicios de pago a identificar y frenar comercios estafa durante el onboarding, antes de que empiecen a operar. El enfoque combina capacidades de inteligencia, ciberseguridad, identidad y analítica, con el objetivo de distinguir comercios reales de comercios riesgosos en canales físicos y digitales.

El MSRI complementa esa capa preventiva al llevar señales de riesgo al momento de la autorización, donde el emisor decide aprobar o declinar. El piloto reportado —detección de cerca de 80% de los comercios riesgosos identificados por un emisor y alertas con hasta 90 días de anticipación— sugiere que la propuesta puede aportar valor, especialmente si ayuda a reducir el tiempo entre la aparición del riesgo y la respuesta operativa.

El contexto de mercado refuerza la urgencia: la FTC reportó 3 millones de denuncias de fraude y 15.9 mil millones de dólares en pérdidas el año pasado, por encima de 2024. En paralelo, plataformas como Amazon también empujan una agenda de detección proactiva para evitar que vendedores fraudulentos lleguen al comprador.

Para comercios y pymes —incluidos los que venden en México— la lectura práctica es doble. Primero, que la industria está moviendo controles hacia etapas tempranas (onboarding y autorización), lo que puede reducir el “ruido” que hoy afecta conversiones. Segundo, que la confianza del consumidor se está convirtiendo en un campo de competencia: quien logre ofrecer experiencias sin fraude, con menos disputas y menos fricción, tendrá ventaja.

Beneficios y riesgos clave
Beneficios esperados:

  • Menos “comercios estafa” activos (mejor filtrado en onboarding).
  • Mejor decisión en autorización (señales adicionales para el emisor).
  • Menos disputas/contracargos y menos erosión de confianza para comercios legítimos.

Límites y riesgos a considerar:

  • Adopción: el valor de MSRI depende de que los emisores lo integren y actúen sobre la señal.
  • Falsos positivos/negativos: cualquier señal de riesgo puede declinar compras legítimas o dejar pasar estafas si no se calibra bien.
  • Cobertura y velocidad del fraude: los estafadores cambian rápido de dominios, identidades y frentes; la efectividad real se mide en operación continua, no solo en pilotos.

La apuesta de Mastercard, en suma, es sistémica: no solo bloquear fraude, sino reconstruir confianza reduciendo la presencia de comercios estafa y mejorando la calidad de las señales que circulan en el ecosistema de pagos.

Estrategias complementarias

La Importancia de la Confianza en el Comercio Electrónico

La confianza es el punto de partida del comercio electrónico: si el comprador sospecha que puede ser estafado, no compra, o compra con más fricción. Mastercard lo plantea en términos de consecuencias medibles: cuando la confianza se rompe, aparecen más declinaciones, más disputas y más carritos abandonados. En un entorno donde el costo de adquisición de clientes es alto, esa pérdida de conversión puede ser tan dañina como el fraude directo.

Los comercios estafa amplifican el problema porque “contaminan” la experiencia general del canal. Un consumidor que cae en una tienda falsa —ya sea por recibir una falsificación, por no recibir el producto o por ser víctima de phishing— tiende a generalizar el riesgo. El resultado es que comercios legítimos deben invertir más en atención, reputación y pruebas de legitimidad para cerrar una venta.

Por eso, la estrategia de Mastercard se enfoca en distinguir comercios reales de riesgosos. No es solo una medida de seguridad: es una medida de salud del mercado. Si el ecosistema reduce la presencia de estafadores, el comprador vuelve a confiar y el comercio legítimo recupera eficiencia.

Iniciativas Tecnológicas de Mastercard

Mastercard agrupa su enfoque en capacidades de inteligencia, ciber y de identidad, además de analítica. En Merchant Trust Services, estas capacidades se orientan a ayudar a adquirentes y PSP a detectar estafadores durante el alta del comercio. En MSRI, se traducen en señales de riesgo que llegan al emisor durante la autorización.

En paralelo, la industria también enfrenta el crecimiento del fraude amistoso y el costo de contracargos. Mastercard ha impulsado programas de intercambio de datos y evidencia para mejorar la resolución de disputas y distinguir entre fraude real y disputas injustificadas. Aunque es un fenómeno distinto al “comercio estafa”, comparte el mismo principio: elevar la calidad de la información para tomar mejores decisiones.

La combinación de prevención temprana (onboarding), mitigación en tiempo real (autorización) y mejores procesos posteriores (disputas) apunta a un modelo más completo: reducir el fraude antes de que ocurra, y cuando ocurra, resolverlo con más precisión.

El Papel del Indicador de Riesgo de Comerciantes

MSRI se posiciona como una herramienta para emisores: ofrece señales de riesgo del comercio durante la autorización. Esto es importante porque el emisor suele estar en el centro de la experiencia del tarjetahabiente: cuando hay fraude, el cliente llama al banco, disputa cargos y pide reposición de tarjeta.

Mastercard subraya que los comercios estafa generan costos para el emisor: quejas, resolución de disputas y **reemplazo de

Acciones clave contra contracargos
Acciones complementarias (prácticas) para comercios, PSP y adquirentes:

  • Onboarding más robusto: validar identidad legal y beneficiarios finales; revisar consistencia entre razón social, dominio, contacto y geografía.
  • Higiene de presencia digital: monitorear cambios frecuentes de dominio/URLs, clonación de sitios y señales de phishing.
  • Monitoreo de señales tempranas: picos anómalos de ventas, quejas de “no entrega”, devoluciones inusuales y patrones de disputa.
  • Datos listos para disputas: conservar confirmaciones de entrega, comunicaciones con el cliente, evidencia de autenticación y detalles de la transacción.
  • Políticas claras y visibles: envíos, devoluciones y contacto; reducen malentendidos que terminan en contracargos.
  • Colaboración con el PSP/adquirente: acordar umbrales de revisión, límites iniciales y escalamiento rápido ante señales de estafa.

En PAGORALIA seguimos estos cambios porque impactan directamente el onboarding de comercios, la autorización y la conversión en checkout para pymes y emprendedores que cobran en canales digitales y físicos en México.