A menudo viajo a distintos países para encontrar historias. A mí me resulta difícil, por no hablar a los emisores de mis tarjetas de crédito, predecir dónde estaré en cualquier momento dado. Este verano, por ejemplo, me mudé de Madrid (España) a Oaxaca (Méjico), y en noviembre realicé viajes cortos a California (EEUU) y Nicaragua. Confundidos por mis patrones impredecibles de gasto, los emisores de mis tarjetas de crédito a menudo bloquen mis transacciones legítimas.

En esta era móvil basada en los datos, debe existir un método mejor. Después de todo, mis amigos de California pudieron darse cuenta de mi viaje por adelantado vía Facebook, y mi operador móvil de Estados Unidos podría haberse fijado en mi nueva ubicación cuando introduje la tarjeta SIM al móvil al cruzar la frontera. Pero aun así, "el banco es siempre el último en enterarse", dice Loc Nguyen, el director de Marketing de Feedzai, una empresa de pagos móviles de San Mateo, California (EEUU). En efecto, cuando intenté comprar un equipo de senderismo al llegar a California, mi tarjeta se bloqueó y tuve que llamar al emisor para verificar mi identidad.

Los bancos y comercios quieren saber quién porta una determinada tarjeta de crédito porque ellos, y no el titular de la tarjeta, asumirán las transacciones fraudulentas. Y tales fraudes van al alza, según el estudio anual de fraude de Nexis Lexis de 2014. En todo el mundo, las transacciones fraudulentas de tarjeta suman 11.000 millones de dólares (unos 10.000 millones de euros) al año, y puede que la mitad de esas transacciones correspondan a Estados Unidos. La cuota de Europa fue de 1.330 millones de euros (unos 1.700 millones de dólares), según un informe del Banco Central Europeo.

Las nuevas tecnologías intentan abordar este problema al cruzar un abanico más amplio de datos financieros, datos móviles y hasta datos procedentes de redes sociales para establecer con mayor precisión la probabilidad de que seas tú mismo quien está detrás de las transacciones que se acumulan en tus tarjetas o dispositivo móvil. Nguyen dice que el sistema de Feedzai puede mejorar la tasa de detección de fraude por entre un 47% y un 80%. El fundador y CEO de Zumigo, Chirag Bakshi, cuya empresa proporciona servicios móviles basados en la ubicación, dice que los algoritmos de su empresa reducen las pérdidas a causa del fraude por al menos el 50%.

"Cuando los estafadores roban tu identidad, lo que no pueden hacer son robar tus comportamientos", dice Nguyen. Durante largo tiempo, el este factor ha sido el principio subyacente de las alertas de fraude de las tarjetas de crédito. Pero una empresa convencional de tarjetas de crédito se apoya en datos de tu pasado para adivinar si cada intento de transacción es genuino. Las nuevas tecnologías de hoy se aprovechan de tu móvil y sus datos más actualizados para ver si tu comportamiento actual concuerda con la compra en cuestión.

"[Nosotros podemos utilizar] una tarjeta SIM como sustituto de una persona física", afirma el CEO de Payfone, dice Rodger Desai, que trabaja con bancos, operadores móviles y empresas de detección de fraude para evaluar la legitimidad de un pago determinado. Payfone construye un perfil del usuario y rastrea más de 400 tipos de datos para crear lo que denomina como una identidad persistente. ¿Cambias de operador móvil? Toma nota de ello. ¿Alguien ha robado o clonado tu móvil? La empresa detectará esto también. Incluso si has cancelado tu plan de datos móviles, dispone de maneras de tomar nota de las actividades de alguien que luego intenta utilizar la conexión wifi del móvil.

Zumigo añade información de ubicación extraída de los acuerdos entre operadores móviles. Comprueba el nombre y la dirección asociados al dispositivo móvil en una transacción determinada con los historiales de crédito de Equifax para confirmar la identidad del comprador. El software de Feedzai combina ese tipo de datos la información actual de ubicación y el historial  para extraer conclusiones, como si sería posible desplazarse desde el lugar de una compra, digamos en una tienda del aeropuerto, hasta una tienda en el centro de la ciudad en el tiempo transcurrido entre transacciones. El uso de este método, dice Nguyen, es lo que permite a Feedzai detectar el 80% de las transacciones fraudulentas, en lugar del 47% logrado por los métodos convencionales, sin añadir más de las falsas alarmas del tipo al que empiezo a estar acostumbrado.

Algunas empresas intentan construir perfiles de identidad más detallados para los pagos móviles a partir de datos procedentes de redes sociales. Es un objetivo tentador. Si les pido consejo a mis amigos acerca de chubasqueros y soy miembro de un club de montañismo, reduciría las probabilidades de generar una alerta de fraude en una tienda que vende equipamiento para exteriores. Pero ese tipo de información requiere el permiso de los usuarios, y los expertos dicen que puede ser una fuente de señales falsas además de informaciones fiables.

Los sistemas de identidad basados en los datos móviles tienen sus limitaciones. Después de mi viaje en noviembre al sur de California, volé hasta Nicaragua. En el aeropuerto, llamé a los proveedores de mis tarjetas para avisarles de mi ubicación. Pero en Managua, compré una tarjeta SIM local con efectivo en la estación de autobuses para evitar incurrir cargos de itinerancia de datos por parte de mi principal operador móvil. Su uso no requierió ningún registro de usuario previo, y subí al autobús para leer las noticias y lidiar con mi correo electrónico. Sin intentarlo, puede que esquivara los sistemas futuristas diseñados por Feedzai, Zumigo y Payfone. ¿Podría entonces haber reservado un hotel desde mi móvil con la nueva tarjeta SIM mientras viajaba en autobús? Probablemente no.

Este artículo pertenece a nuestro Informe Especial: El dinero del mañana sin monedas ni billetes