Las empresas pierden hasta el 7,7 % de su facturación anual por fraude, un 18 % más que el año pasado

En España, las industrias más afectadas por sospechas de fraude digital en la primera mitad del año fueron las comunidades online y el juego.

TransUnion ha publicado su informe sobre fraude[i] en el que revela datos preocupantes:los responsables de las empresas analizadas afirman que, en 2025 sus organizaciones han perdido en promedio un 7,7 % de su facturación anual debido al fraude, lo que supone un incremento del 18 % respecto a 2024. En conjunto, esto equivale aa 459.000 millones de euros[ii] en pérdidas por fraude entre las 1.200 empresas consultadas.

Casi un cuarto (24 %) de los ejecutivos encuestados por TransUnion señalo el fraude autorizado - —cuando  el titular legítimo de la cuenta es engañado para entregar algo de valor (acceso a la cuenta, dinero, información…), y las estafas como la principal causa de sus pérdidas. Les siguen el robo de cuentas y el fraude conidentidades sintéticas, ambos con un 20 %.“En Europa, en concreto, tanto consumidores como empresas muestran una preocupación crítica acerca del fraude”, alerta Lisette González, directora general de TransUnion en España. “Por su parte, los vectores de ataque continúan evolucionando gracias a la inteligencia artificial generativa, los deepfakes y la creciente industria del fraude como servicio (fraud-as-a-service). A esto se suman los efectos del débil dinamismo económico y una actitud más permisiva hacia el fraude en primera persona, combinada con mayores expectativas de los consumidores en cuanto a la experiencia de uso. Si añadimos los recientes cambios regulatorios, y los que aún están por venir, las empresas se enfrentan a una nueva oleada de desafíos para mitigar el creciente coste asociado al control del fraude”.

Motivos para el optimismo: tecnología y datos contra el fraude

Los análisis de TransUnion revelan señales alentadoras: las estrategias basadas en datos y potenciadas  por tecnología avanzada, pueden reducir el riesgo de pérdidas por fraude sin comprometer la experiencia del consumidor. Un ejemplo concreto es España, donde los usuarios de las soluciones de TransUnion reportaron una caída sostenida  en las transacciones digitales sospechosas de fraude[iii]: del 4 % del total en la primera mitad de 2024 al 2,8 % en el mismo periodo de 2025. Esto demuestra que es posible lograr un crecimiento seguro y rentable con usuarios legítimos, mejorar la detección de actores malintencionados y reducir los costes asociados a falsos positivos y derivaciones.

Fraude en España: comunidades y juego online en el punto de mira

Por industrias, el sector de comunidades —que incluye foros en línea y sitios de citas— registró una bajadasignificativa en la tasa de intentos sospechosos: del 14,9 % en el primer semestre de 2024 al 9,5 % en 2025. Aun así, sigue siendo la industria con mayor incidencia entre las analizadas. El sector de juego online ocupa el segundo lugar, con un 8 % de transacciones sospechosas en la primera mitad de 2025.

Identidades digitales: el vector crítico del fraude:

Las identidades digitales de los consumidores – elementos clave para miles de decisiones de negocio cada día representan un riesgo creciente. Existe una industria global dedicada al tráfico de identidades robadas operando en los rincones más ocultosde la web, con el objetivo de alimentar nuevos esquemas fraudulentos.

Los delincuentes utilizan datos robados o recolectados para crear identidades con fines ilícitos, incluyendo la creación de perfiles sintéticos, el uso de deepfakes y la adquisición de credenciales par robo de cuentas, explotandovulnerabilidades a lo largo de todo el ciclo de vida del consumidor.

Dependiendo del éxito del ataque inicial, los estafadores pueden aplicar estrategias adicionales para eludir la autenticación multifactor, crear cuentas sintéticas o o recurrir al blanqueo de crédito para reutilizar perfiles deidentidades con buen historial crediticio. Como el riesgo por las estafas al consumidor amenaza la integridad de las identidades, las organizaciones deben apoyarseen una combinación de datos, señales de riesgo, tecnologías y herramientas que permitan prevenir el fraude. Más de la mitad (53 %) de los líderes de negocio consultados considera que la verificación de identidad es la tecnología más efectiva para prevenir el fraude, seguida de la reputación del dispositivo, elegida por el 48 %.

“El fraude evoluciona de forma rápida y los responsables de este ámbito no cesan en su lucha por mantenerse en primera línea y proteger a sus organizaciones de las actividades de los delincuentes”, continúa González, directora general de TransUnion en España. “La enorme cantidad de datos vinculados a identidades comprometidas representa una amenaza que supera la capacidad de los sistemas tradicionales de detección, algo que los delincuentes aprovechan para atacar a cualquier usuario en cualquier momento en que se realiza una transacción. Por ello, para seguir operando de forma eficiente, resulta imprescindible contar con una visión más precisa del concepto de identidad, reforzando la protección frente a identidades de riesgo sin sacrificar la experiencia de los usuarios legítimos”.

Las mejoras en la detección impulsan la reducción de las tasas de fraude

A medida que las organizaciones más avanzadas perfeccionan sus estrategias de fraude y las menos avanzadas adoptan nuevas tecnologías, TransUnion observa una tendencia hacia la reducción de los intentos sospechosos de fraude digital en diversos sectores y regiones.

Estas reducciones pueden atribuirse en parte a varios factores clave:

·       Colaboración con los clientes: trabajando estrechamente con los clientes para ajustar y optimizar la configuración de los servicios que utilizan. Esto permite obteneranálisis valiosos sobre el rendimiento de las reglas, así como datos de transacciones alertadas de alto riesgo, lo que ayudaa identificar áreas conaltas tasas de denegaciones o falsos negativos.

·       Algoritmos y aprendizaje automático mejorados: se han logrado mejoras significativas en la capacidad analítica para optimizar las reglas de fraude. Los modelos de aprendizaje automático son ahora más precisos al diferenciarentre actividad legítima y fraudulenta, lo que reduce los falsos positivos.

·       Datos subyacentes perfeccionados: sigue siendo esencial contarcon una base sólida de datos para aprovechar indicadores y modelos predictivos relacionados con la información de dispositivos y comportamientos. Esto incluyeuna mayor tasa de detección, mejorreconocimiento de dispositivos recurrentes, detección de actividad no humana, y una ampliación de los consorcios de datos.

El informe completo se puede descargar aquí.

[i] TransUnion realizó este estudio en Canadá (200 encuestados), Estados Unidos (200), Filipinas (200), Hong Kong (200), India (200) y Reino Unido (200) entre el 29 de mayo y el 4 de junio de 2025 en colaboración con la empresa de estudios de mercado Dynata.

[ii] Conversión según el tipo de cambio del 16 de julio de 2025.

[iii] La tasa o porcentaje de intentos sospechosos de fraude refleja transacciones que cumplían con alguna de las siguientes condiciones: 1) rechazo en tiempo real debido a la alerta de indicadores de fraude; 2) rechazo en tiempo real debido a la violación de políticas corporativas; 3) fraude debido a la investigación del cliente; 4) violación de alguna política corporativa después de la investigación a un cliente. El país o el territorio se refiere al lugar desde el que se ha intentado cometer fraude.