Black Friday dispara el fraude online en España. Así pueden las aseguradoras usar IA y ciberseguros para proteger a sus clientes y reducir siniestros por suplantación.
Fraude online y suplantación: el otro lado del Black Friday
En 2024, los pagos online en España superaron los 365.000 millones de euros, y buena parte del pico se concentra entre Black Friday y Navidad. El problema es que el fraude también marca máximos en esas mismas fechas.
La mayoría de aseguradoras ya lo están viviendo: más reclamaciones por compras online, más discusiones sobre quién asume el coste y más presión regulatoria para proteger al consumidor. Y aquí la Inteligencia Artificial (IA) deja de ser un “proyecto de innovación” para convertirse en una herramienta de supervivencia.
Este artículo forma parte de la serie “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora” y se centra en un punto crítico: cómo gestionar el riesgo de fraude online y suplantación de identidad en campañas como Black Friday, combinando prevención, seguros ciber y soluciones de IA aplicadas a la detección de fraude.
1. Por qué Black Friday es un imán para el fraude online
Black Friday concentra en pocos días lo que en otros momentos del año se reparte en semanas. Esa aceleración es justo lo que buscan los estafadores.
Principales riesgos para el asegurado español
Los fraudes más habituales que ven hoy los servicios jurídicos y las aseguradoras en España son:
- Suplantación de identidad (phishing y smishing): correos o SMS que imitan a bancos, comercios, compañías de mensajería o incluso aseguradoras. El objetivo es robar credenciales, datos de tarjeta o acceso a banca online.
- Tiendas online falsas: webs muy logradas, con logos de marcas conocidas, precios agresivos y pago inmediato. El producto nunca llega.
- Fraude en pagos y tarjetas: cargos no reconocidos tras introducir datos en una web insegura o a través de malware en el dispositivo.
- Estafas en marketplaces y segunda mano: anuncios de productos inexistentes o cuentas de vendedores robadas.
Esto afecta directamente al sector asegurador porque cada fraude online puede acabar en un siniestro: desde reclamaciones a seguros de hogar (coberturas de robo de dinero en cuentas), seguros de ciberprotección, hasta disputas con seguros de comercio electrónico y bancaseguros.
Por qué el modelo tradicional ya no basta
Los equipos de fraude tradicionales revisan alertas manualmente, cruzan datos básicos y trabajan con reglas sencillas (“operaciones superiores a X euros”, “más de N compras en una hora”, etc.). Durante Black Friday eso se convierte en un cuello de botella: o se relajan los controles o se bloquean operaciones legítimas.
La realidad es clara: sin analítica avanzada e IA, el coste del fraude y el coste de los falsos positivos se disparan.
2. Tipos de fraude y su impacto en pólizas de seguro
Para entender cómo reaccionar, conviene aterrizar dónde encaja cada tipo de fraude en el ecosistema asegurador español.
2.1. Suplantación de identidad y robo de credenciales
Cuando un cliente sufre phishing o smishing y le vacían la cuenta o le piden créditos a su nombre, se activan varios frentes:
- Responsabilidad del banco (PSD2, autenticación reforzada, etc.).
- Coberturas de seguros de hogar que incluyen robo de fondos en cuentas o tarjetas.
- Seguros ciber para particulares que empiezan a ofrecer muchas compañías: asistencia tecnológica, peritaje digital, reclamaciones y, en algunos casos, indemnización.
Para la aseguradora, el reto es doble:
- Verificar si realmente hubo suplantación (y no connivencia).
- Determinar qué parte del perjuicio entra en cobertura según las condiciones generales y particulares.
2.2. Fraude en compras online y no entrega del producto
Aquí aparecen sobre todo:
- Seguros de comercio electrónico asociados a tarjetas o bancos.
- Servicios de defensa jurídica que asesoran al cliente para reclamar al comercio, plataforma o banco.
Muchas pólizas todavía no cubren de forma clara el fraude online en compras durante campañas como Black Friday. Esa ambigüedad genera conflictos, quejas al defensor del cliente e incluso reclamaciones al regulador.
Las compañías que están ganando terreno son las que han decidido simplificar su propuesta: coberturas claras para fraude digital, límites transparentes y procesos de reclamación muy guiados y, en lo posible, automatizados.
2.3. Fraude interno y redes organizadas contra aseguradoras
Black Friday no solo afecta al cliente final: también aparecen bandas organizadas que coordinan múltiples reclamaciones pequeñas pero reiteradas, a veces usando identidades falsas o cuentas robadas.
Aquí el impacto es directo sobre:
- Ratio de siniestralidad de seguros de pago, protección de compras y ciberseguros.
- Costes operativos de los departamentos de siniestros y antifraude.
Sin IA, detectar patrones entre decenas de miles de siniestros dispersos es prácticamente imposible en tiempo real.
3. Cómo puede ayudar la IA a las aseguradoras españolas
La IA es el eslabón que permite pasar de la reacción al monitorizado continuo y adaptativo. No hace magia, pero bien implantada cambia el juego.
3.1. Detección de fraude en tiempo real
Los modelos de IA (especialmente machine learning) pueden analizar miles de variables por operación: dispositivo, ubicación, hábitos históricos, velocidad de tecleo, patrón de navegación, combinación de productos, etc.
Aplicado a seguros y pagos on‑line, esto permite:
- Asignar un “score de riesgo” a cada operación casi al instante.
- Bloquear automáticamente las operaciones con riesgo muy alto o pedir verificación adicional al cliente.
- Reducir de forma drástica los falsos positivos, que son una de las razones por las que muchos clientes odian los controles antifraude.
He visto proyectos en entidades financieras españolas donde la combinación de reglas clásicas + modelos de IA ha reducido el fraude un 30‑40% y los falsos positivos más de un 20%. El mismo enfoque es totalmente trasladable a aseguradoras que cubren pagos y comercio electrónico.
3.2. Verificación de identidad más robusta (KYC y biometría)
Para luchar contra la suplantación, las aseguradoras están reforzando sus procesos de onboarding digital y autenticación:
- Verificación biométrica (reconocimiento facial, voz, comportamiento del usuario).
- Comprobación automática de documentos de identidad mediante visión por computador.
- Cruce de datos con bases externas y listas de fraude, todo ello con modelos de scoring de identidad.
En España, donde cada vez más pólizas se contratan 100% online, estas soluciones no solo reducen el fraude, también permiten suscripción automatizada más rápida y con menos fricción. Y eso, en plena campaña de Black Friday, marca la diferencia entre captar y perder un cliente.
3.3. IA en la gestión de siniestros por fraude digital
En la práctica diaria, la IA ya está ayudando en varias fases:
- Triaje automático de reclamaciones: clasifica siniestros según tipología, probabilidad de fraude y urgencia.
- Extracción automática de datos de correos, capturas de pantalla, justificantes de pago y contratos.
- Análisis de inconsistencias entre lo que declara el cliente y lo que muestran los datos de sistemas bancarios, plataformas de pago y dispositivos.
Con un buen diseño, el resultado es un proceso donde:
- Los casos rutinarios y claramente legítimos se pagan muy rápido.
- Los casos dudosos se escalan a un equipo especializado con información ya pre‑analizada.
Así se consigue el equilibrio que todos buscan: rapidez para el cliente honesto y firmeza frente al fraude.
4. Qué pueden hacer las aseguradoras de cara a este Black Friday
No hace falta reescribir toda la arquitectura tecnológica para reducir el fraude este mismo año. Hay medidas muy concretas que se pueden activar en semanas.
4.1. Ajustar reglas de riesgo específicas para campañas
Durante Black Friday y la campaña de Navidad, tiene sentido:
- Subir el nivel de alerta en operaciones con altos importes y destinos internacionales.
- Afinar reglas específicas para nuevos clientes con poca historia de comportamiento.
- Diseñar perfiles de riesgo dinámicos que se ajusten por categoría de comercio (tecnología, lujo, etc.).
Con IA, estas reglas pueden ser auto‑ajustables: el modelo aprende de los intentos de fraude que se detectan al inicio de la campaña y actualiza los umbrales sin intervención humana constante.
4.2. Integrar asistencia jurídica y ciber en una propuesta clara
Los casos como los que suele tratar un servicio jurídico especializado (similar a Legálitas) demuestran que el cliente no solo quiere indemnización; quiere alguien que le guíe:
- Cómo reclamar al comercio.
- Qué hacer si han robado sus datos.
- Cómo denunciar y preservar evidencias.
Para las aseguradoras españolas, una oportunidad clara es empaquetar coberturas de ciberseguridad + defensa jurídica + soporte técnico, y explicarlo con un lenguaje sencillo:
“Si te estafan comprando online, te ayudamos a recuperar tu dinero y te acompañamos en todo el proceso, desde la denuncia hasta la reclamación”.
La IA puede apoyar este servicio mediante chatbots especializados, asistentes que ayuden a recopilar documentación, y flujos automáticos de seguimiento del caso.
4.3. Educar al cliente… con datos y ejemplos reales
La prevención sigue siendo la herramienta más potente. No basta con un folleto genérico de “no compartas tus contraseñas”. Funciona mucho mejor:
- Mostrar ejemplos reales y recientes de correos de phishing.
- Explicar errores concretos que suelen cometer los usuarios (por ejemplo, introducir credenciales en webs que llegan por SMS).
- Lanzar campañas proactivas cada noviembre, alineadas con Black Friday, donde se combinan mensajes educativos y recordatorio de coberturas.
Aquí, la IA puede ayudar a segmentar mejor: mensajes distintos según edad, zona, tipos de compra habituales, etc. No es lo mismo educar a un estudiante que compra gadgets que a una familia que solo usa la tarjeta para viajes y supermercados.
5. Hacia un modelo de seguro más proactivo y basado en datos
En el contexto de “IA para Seguros en España: Innovación Aseguradora”, el fraude online y la suplantación de identidad son un campo de pruebas perfecto para ver qué aseguradoras van en serio con la transformación.
Las compañías que se están adelantando comparten varios rasgos:
- Han creado equipos mixtos (siniestros, negocio, datos, legal) que diseñan juntos los modelos de IA antifraude.
- Definen políticas claras sobre qué asumen como riesgo comercial y qué dejan fuera, y lo explican sin letra pequeña.
- Usan los datos de fraude no solo para decir “no”, sino para diseñar productos de ciberseguro y protección digital alineados con la realidad del cliente español.
Este enfoque convierte el Black Friday de cada año en una fuente de aprendizaje continuo: más datos, mejores modelos, menos fraude, mejor experiencia para el cliente.
Las aseguradoras que ignoren esta tendencia no solo verán cómo sube su siniestralidad; también perderán relevancia frente a bancos, fintech y nuevos actores que sí integran IA y seguridad digital en el corazón de su oferta.
¿El siguiente paso? Pasar del piloto a la producción
Si trabajas en una aseguradora en España, este es un buen momento (enero, recién pasado el pico de 29/11/2024 y la campaña navideña) para revisar con calma:
- Qué tipos de fraude online y suplantación habéis sufrido.
- Cuántos recursos humanos habéis tenido que dedicar a gestionarlos.
- Qué parte del proceso podría automatizarse con IA sin perder control.
A partir de ahí, la hoja de ruta razonable es:
- Caso de uso concreto: detección de fraude online en pagos o en siniestros de comercio electrónico.
- Piloto acotado sobre una cartera o canal específico.
- Medición seria: tasa de fraude, falsos positivos, tiempo medio de resolución y satisfacción del cliente.
- Escalado progresivo a otras líneas de negocio.
El fraude online no va a desaparecer. Pero las aseguradoras que combinen prevención, productos claros y IA aplicada a suscripción, gestión de siniestros y detección de fraude no solo reducirán pérdidas: se posicionarán como el aliado natural del ciudadano español que quiere comprar tranquilo en el próximo Black Friday.