{"id":67493,"date":"2026-09-16T15:43:35","date_gmt":"2026-09-16T15:43:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tappx.com\/?p=67493"},"modified":"2026-09-16T15:56:37","modified_gmt":"2026-09-16T15:56:37","slug":"mario-cardoso-la-prevencion-del-fraude-no-deberia-estar-al-final-del-funnel-como-una-funcion-que-simplemente-dice-si-o-no","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tappx.com\/es\/blog\/mario-cardoso-la-prevencion-del-fraude-no-deberia-estar-al-final-del-funnel-como-una-funcion-que-simplemente-dice-si-o-no","title":{"rendered":"Mario Cardoso: \u00abLa prevenci\u00f3n del fraude no deber\u00eda estar al final del funnel como una funci\u00f3n que simplemente dice s\u00ed o no.\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

La prevenci\u00f3n del fraude es esencial en iGaming, pero proteger el negocio no deber\u00eda perjudicar la experiencia de los jugadores leg\u00edtimos. A medida que el fraude se vuelve m\u00e1s sofisticado, los equipos de Risk est\u00e1n evolucionando hacia se\u00f1ales de comportamiento, evaluaciones din\u00e1micas del riesgo y una toma de decisiones m\u00e1s inteligente.<\/p>\n\n\n\n

Como Fraud & Risk Manager en Solverde PT<\/a><\/strong>, Mario Cardoso<\/a> trabaja en la intersecci\u00f3n entre seguridad, experiencia del jugador y rendimiento del negocio. En esta entrevista, analiza c\u00f3mo reducir los falsos positivos, utilizar IA y machine learning para identificar nuevas amenazas y acercar los equipos de Risk y Acquisition para entender el valor real de los jugadores adquiridos.<\/p>\n\n\n\n

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La prevenci\u00f3n del fraude es esencial, pero cada paso adicional de seguridad puede a\u00f1adir fricci\u00f3n al recorrido del jugador. \u00bfC\u00f3mo encuentras el equilibrio adecuado entre proteger el negocio y mantener una experiencia fluida para los usuarios leg\u00edtimos?<\/strong><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Creo que la clave est\u00e1 en alejarnos de la idea de que todos los jugadores deber\u00edan pasar por el mismo nivel de seguridad. El objetivo no deber\u00eda ser eliminar completamente la fricci\u00f3n, sino asegurarnos de que se aplique all\u00ed donde realmente aporta valor.<\/p>\n

Si un jugador se comporta de forma consistente y presenta un perfil de bajo riesgo, hay muy pocas razones para seguir someti\u00e9ndolo a comprobaciones a lo largo de todo el recorrido. Por otro lado, cuando detectamos se\u00f1ales que indican un mayor riesgo, es ah\u00ed donde debemos sentirnos c\u00f3modos introduciendo controles adicionales.<\/p>\n

As\u00ed que, para m\u00ed, el equilibrio viene de una toma de decisiones basada en el riesgo: un riesgo bajo deber\u00eda significar una experiencia fluida, mientras que un riesgo mayor deber\u00eda justificar un mayor nivel de escrutinio.<\/p>\n

Y esto nos lleva directamente a algo que se ha vuelto cada vez m\u00e1s importante para nosotros: saber qui\u00e9n es realmente el jugador, m\u00e1s all\u00e1 de simplemente comprobar un documento de identidad.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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La industria est\u00e1 evolucionando m\u00e1s all\u00e1 de las verificaciones de identidad tradicionales hacia una comprensi\u00f3n m\u00e1s amplia de la identidad digital. \u00bfQu\u00e9 significa hoy \u00abconocer a tu jugador\u00bb desde una perspectiva de fraude y riesgo?<\/strong><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Para m\u00ed, Know Your Player<\/em> es realmente la evoluci\u00f3n del KYC tradicional.<\/p>\n

Un documento puede decirnos que alguien es una persona determinada, pero no necesariamente nos indica si el comportamiento que estamos observando es coherente con esa identidad.<\/p>\n

Por eso analizamos una perspectiva mucho m\u00e1s amplia: informaci\u00f3n del dispositivo, historial de la cuenta, patrones de comportamiento, comportamiento de pago, se\u00f1ales de IP y geolocalizaci\u00f3n, conexiones entre cuentas y, cada vez m\u00e1s, la forma en que el jugador interact\u00faa con la plataforma.<\/p>\n

Lo importante es que ninguna de estas se\u00f1ales deber\u00eda ser necesariamente decisiva por s\u00ed sola. Es la combinaci\u00f3n de se\u00f1ales y el contexto que las rodea lo que nos permite comprender mucho mejor el riesgo.<\/p>\n

Y eso tambi\u00e9n significa que, a menudo, podemos detectar algo sospechoso sin pedir inmediatamente a un jugador leg\u00edtimo que vuelva a demostrar su identidad.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 se\u00f1ales, m\u00e1s all\u00e1 de la verificaci\u00f3n de identidad tradicional, est\u00e1n adquiriendo mayor valor para detectar comportamientos sospechosos sin interrumpir innecesariamente a los jugadores leg\u00edtimos?<\/strong><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Dir\u00eda que las se\u00f1ales de comportamiento y relacionales est\u00e1n adquiriendo especial importancia.<\/p>\n

Aspectos como la reutilizaci\u00f3n de dispositivos en m\u00faltiples cuentas, cambios inusuales de comportamiento, velocidad de las acciones, patrones de pago, v\u00ednculos entre cuentas o inconsistencias entre la informaci\u00f3n declarada por el jugador y su comportamiento real.<\/p>\n

Lo que me parece especialmente interesante es que estas se\u00f1ales nos permiten pasar de un enfoque muy binario, verificado o no verificado<\/em>, hacia una evaluaci\u00f3n del riesgo mucho m\u00e1s din\u00e1mica.<\/p>\n

Por ejemplo, puedes tener un documento de identidad perfectamente v\u00e1lido, pero si el mismo dispositivo, instrumento de pago o patr\u00f3n de comportamiento aparece en toda una red de cuentas, eso te est\u00e1 diciendo algo completamente diferente.<\/p>\n

Y aqu\u00ed es donde los falsos positivos se vuelven cr\u00edticos, porque si actuamos ante cada anomal\u00eda individual, podemos empezar muy r\u00e1pidamente a tratar a clientes leg\u00edtimos como si fueran defraudadores.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Un usuario leg\u00edtimo que es marcado incorrectamente puede perder r\u00e1pidamente la confianza en una plataforma. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan abordar los operadores los falsos positivos y qu\u00e9 se puede hacer para minimizar su impacto en la experiencia del cliente?<\/strong><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Creo que los falsos positivos deber\u00edan tratarse como un problema de negocio, no solo como un problema de riesgo.<\/p>\n

Desde una perspectiva de Risk, bloquear el fraude es obviamente importante. Pero si al mismo tiempo estamos bloqueando a jugadores leg\u00edtimos, estamos creando otra forma de p\u00e9rdida, a trav\u00e9s de dep\u00f3sitos abandonados, una menor retenci\u00f3n y un deterioro de la confianza.<\/p>\n

Por eso creo que la calidad de la decisi\u00f3n es m\u00e1s importante que simplemente aumentar el n\u00famero de alertas.<\/p>\n

Tenemos que preguntarnos: \u00bfhasta qu\u00e9 punto estamos seguros de que este comportamiento es realmente sospechoso?<\/p>\n

Aqu\u00ed es donde mejores datos, una mejor segmentaci\u00f3n y mejores modelos pueden marcar una diferencia significativa. En lugar de crear una regla que diga \u00abeste comportamiento equivale a fraude\u00bb, podemos analizar el perfil de riesgo general y determinar si realmente est\u00e1 justificado introducir fricci\u00f3n adicional.<\/p>\n

Y esta es tambi\u00e9n un \u00e1rea en la que la IA y el machine learning pueden marcar una verdadera diferencia, porque permiten a los equipos de Risk identificar patrones que son mucho m\u00e1s dif\u00edciles de detectar \u00fanicamente mediante reglas tradicionales.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Las t\u00e1cticas de fraude evolucionan extremadamente r\u00e1pido. \u00bfC\u00f3mo est\u00e1n cambiando la IA y el machine learning la forma en que los equipos de Risk identifican nuevos patrones y responden a las amenazas en tiempo real?<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La mayor ventaja, desde mi punto de vista, es la capacidad de identificar patrones a una escala y velocidad que ser\u00edan muy dif\u00edciles de alcanzar manualmente.<\/p>\n

Los defraudadores no cambian necesariamente una sola cosa cada vez. Cambian dispositivos, m\u00e9todos de pago, comportamientos, cuentas y, en ocasiones, redes enteras. El machine learning puede ayudarnos a identificar relaciones entre esas se\u00f1ales y detectar patrones que no resultan evidentes cuando analizamos cada cuenta de forma individual.<\/p>\n

Pero no creo que la IA deba sustituir al equipo de Risk. Deber\u00eda potenciar su capacidad para tomar decisiones.<\/p>\n

Otro aspecto importante es que los modelos tienen que evolucionar junto con las amenazas. Un modelo que era muy efectivo hace seis meses puede no serlo tanto hoy porque los defraudadores se adaptan.<\/p>\n

Y por eso creo que el siguiente paso no consiste \u00fanicamente en mejorar la detecci\u00f3n del fraude. Se trata de garantizar que los insights que estamos generando est\u00e9n conectados con el resto del negocio.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Los equipos de Acquisition suelen optimizar en torno a la conversi\u00f3n, el CPA o los primeros dep\u00f3sitos, mientras que los equipos de Risk analizan se\u00f1ales muy diferentes. \u00bfQu\u00e9 podr\u00edan ganar las empresas acercando estos equipos y sus datos?<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Creo que existe una enorme oportunidad en este \u00e1mbito.<\/p>\n

Si Acquisition analiza el CPA y la conversi\u00f3n, pero Risk analiza la calidad y el comportamiento de esos jugadores una vez que llegan, podemos acabar optimizando para el resultado equivocado.<\/p>\n

Un canal puede parecer extremadamente exitoso porque genera muchos registros y primeros dep\u00f3sitos, pero si una proporci\u00f3n desmesurada de esos jugadores acaba generando p\u00e9rdidas por fraude, abuso de bonus o riesgo de pagos, entonces el valor real de ese canal es muy diferente.<\/p>\n

Por eso creo que tenemos que pasar de preguntarnos \u00ab\u00bfcu\u00e1nto nos ha costado adquirir a este jugador?\u00bb a \u00ab\u00bfcu\u00e1l es la calidad y el lifetime value del jugador que hemos adquirido?\u00bb.<\/p>\n

Y eso requiere que Acquisition y Risk trabajen con los mismos datos e, idealmente, con algunos de los mismos KPI.<\/p>\n

En \u00faltima instancia, la prevenci\u00f3n del fraude no deber\u00eda estar al final del funnel como una funci\u00f3n que simplemente dice s\u00ed<\/em> o no<\/em>. Deber\u00eda ayudar al negocio a entender qu\u00e9 jugadores, comportamientos y fuentes de adquisici\u00f3n est\u00e1n generando realmente un valor sostenible.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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