Por Canuto  

Casap captó USD $56 millones en una ronda Serie B para ampliar sus herramientas de IA, que ayudan a bancos y emisores de tarjetas a investigar disputas. La empresa sostiene que su tecnología reduce pérdidas por fraude de primera parte y acelera la resolución de reclamaciones.
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  • Base10 Partners lideró la ronda, que también sumó a Synchrony y Experian como inversores estratégicos.
  • Casap afirma que sus clientes redujeron hasta 51% las pérdidas por fraude de primera parte y elevaron el éxito en contracargos al 96%.
  • La startup quiere llevar sus herramientas de disputas a la gestión de quejas y los servicios de cobranza.

 

La startup financiera Casap anunció una ronda Serie B de USD $56 millones para ampliar sus herramientas de inteligencia artificial dirigidas a bancos y emisores de tarjetas. La empresa sostiene que su tecnología ayuda a identificar reclamaciones fraudulentas, acelerar las investigaciones y reducir el costo de resolver disputas.

Una nueva etapa para el fraude con tarjetas

Las disputas por cargos en tarjetas de crédito no son nuevas, pero, según la directora ejecutiva y cofundadora de Casap, Shanthi Shanmugam, el fraude de primera parte plantea un reto para las instituciones financieras. En una publicación de LinkedIn, Shanmugam afirmó que más de un tercio de los estadounidenses dice haber cometido este tipo de fraude o conocer a alguien que lo ha hecho. Ese dato se refiere a las respuestas descritas en su publicación; no mide la proporción de transacciones con tarjetas que serían fraudulentas.

Shanmugam atribuyó parte del cambio a herramientas de inteligencia artificial que facilitan la presentación de disputas y a grupos en redes sociales donde se comparten consejos para obtener productos o servicios sin pagar. Algunas personas, dijo, justifican esas acciones como un delito sin víctimas, bajo la idea de que los bancos cuentan con recursos suficientes y que el beneficio individual es pequeño. Esa explicación, según la ejecutiva, no elimina el costo que las reclamaciones pueden generar para las instituciones financieras.

El fraude de primera parte describe reclamaciones en las que el titular de una tarjeta disputa una compra que él mismo realizó, en vez de denunciar un cargo originado por un delincuente externo. Distinguir entre una queja legítima y una reclamación engañosa puede ser complicado, sobre todo cuando los bancos deben proteger a sus clientes frente a operaciones no autorizadas. La dificultad está en investigar cada caso sin desatender las obligaciones de protección al consumidor.

Shanmugam explicó que las normas que rigen las disputas parten, en buena medida, del supuesto de que los clientes dicen la verdad. Ese marco permite atender reclamos legítimos, pero, según la CEO, también dificulta rechazar una reclamación deshonesta sin dedicar recursos a comprobarla. La propuesta de Casap consiste en usar IA para ordenar la información relevante y facilitar que los equipos de revisión tomen decisiones con mayor rapidez.

La ronda y el modelo de Casap

Base10 Partners lideró la Serie B de USD $56 millones, anunciada el miércoles 28 de octubre, y la operación elevó a USD $90 millones el financiamiento total de Casap desde su lanzamiento en 2023. Synchrony y Experian también participaron en la ronda como inversores estratégicos. La compañía no reveló su valoración, por lo que el monto captado es el principal dato financiero divulgado sobre esta nueva etapa.

La empresa también cuenta entre sus inversores con Lightspeed Venture Partners, Emergence y Primary, además de los participantes de esta última ronda. Casap planea usar el nuevo capital para expandirse más allá de la gestión de disputas por fraude de primera parte, el área que le permitió darse a conocer. Su objetivo, según la información divulgada, es llevar sus herramientas a otras tareas operativas de bancos y emisores de tarjetas.

El producto combina varios modelos grandes de inteligencia artificial con un sistema especializado, descrito por la compañía como un harness diseñado para resolver disputas. En lugar de presentar la herramienta como una IA general para el sector financiero, Casap plantea que su configuración está orientada a analizar y organizar casos de contracargos. El diseño busca apoyar a los equipos que deben evaluar reclamaciones, no eliminar por completo la revisión humana.

El nombre Casap combina la palabra inglesa case, en referencia a un caso o expediente, con la expresión ASAP, que significa hacerlo lo antes posible. Esa idea resume el énfasis comercial de la startup en reducir el tiempo que consume cada reclamación. La fundó Shanmugam junto con Saisi Peters, quien anteriormente trabajó en Chime, mientras que Shanmugam ocupó puestos de gerente de producto en Robinhood, Meta y Salesforce.

Qué resultados afirma la empresa

Casap afirma que sus clientes han reducido hasta 51% las pérdidas por fraude de primera parte. También asegura que la tasa de éxito en contracargos de esos clientes llega al 96%, frente a un promedio de la industria de 60%. Son cifras comunicadas por la startup y no una evaluación independiente detallada en la información disponible, por lo que conviene entenderlas como resultados que la empresa atribuye al uso de sus herramientas.

La compañía destaca además la velocidad de resolución: sostiene que sus clientes pueden cerrar una disputa en ocho días, en promedio, frente a procesos tradicionales que pueden extenderse hasta 90 días. Si se cumple en la práctica, esa diferencia reduciría el tiempo que los equipos dedican a cada expediente y permitiría atender los casos con más agilidad. La comparación divulgada no incluye detalles sobre las muestras o los métodos usados para calcular esos promedios.

En Estados Unidos, la regulación federal sobre errores de facturación de tarjetas de crédito establece plazos para la gestión de esas reclamaciones: la norma contempla su resolución dentro de dos ciclos de facturación completos, pero fija un límite máximo de 90 días desde que se recibe el aviso. Ese plazo regulatorio se refiere a errores de facturación cubiertos por la norma y no verifica por sí mismo la comparación de Casap sobre los tiempos medios de sus clientes. La regulación del CFPB detalla esas disposiciones.

La automatización no significa, de acuerdo con Shanmugam, que un sistema tome por sí solo todas las decisiones. La empresa mantiene a una persona dentro del proceso de revisión, aunque sostiene que la IA simplifica la tarea y reduce el tiempo de análisis a entre uno y dos minutos por caso. En esa dinámica, la tecnología ayuda a ordenar la investigación y el personal conserva una función en la evaluación de la reclamación.

Casap no detalló todos los indicadores que utiliza para valorar si una persona podría estar mintiendo sobre una compra. Shanmugam sí mencionó factores como la ubicación física de la tarjeta y diversos patrones de gasto, sin describir el peso de cada elemento ni los criterios completos del sistema. Esa falta de detalle impide conocer con precisión cómo la herramienta llega a sus conclusiones, aunque la empresa presenta esos datos como insumos para el proceso de revisión.

El desafío de equilibrar protección y control

Las leyes de protección al consumidor cumplen una función importante al ofrecer recursos a quienes sufren fraude cometido por terceros, pero también crean obligaciones para bancos y emisores cuando reciben una disputa. De acuerdo con Shanmugam, esa carga puede llevar a algunas instituciones a resolver a favor del cliente ciertos reclamos de bajo monto, porque investigar cada uno puede resultar costoso. La práctica busca equilibrar el costo de la revisión con la atención a los usuarios.

La CEO dijo que ese umbral suele rondar los USD $30, aunque puede ser bastante más alto en determinadas situaciones. Si una entidad estima que el esfuerzo de investigación supera el importe reclamado, puede considerar más conveniente aceptar la disputa que dedicar tiempo y recursos a determinar qué ocurrió. Casap sostiene que una evaluación asistida por IA podría cambiar ese cálculo al hacer menos costoso revisar los casos.

La promesa de rapidez tiene que convivir con la necesidad de distinguir adecuadamente entre un fraude de primera parte y una reclamación legítima. Un sistema que ayude a filtrar expedientes puede ahorrar tiempo, pero la información divulgada por Casap no especifica su tasa de falsos positivos ni cómo gestiona desacuerdos o errores. La presencia de revisores humanos, según la empresa, forma parte del proceso para evitar que la automatización sea el único criterio de resolución.

Fortune informó sobre la ronda y recogió las declaraciones de Shanmugam acerca del cambio en las reclamaciones y el funcionamiento del producto. La información difundida no incluye la valoración de Casap ni un desglose metodológico para verificar los resultados porcentuales que cita la empresa. Por ello, las cifras de reducción de pérdidas y éxito en contracargos deben leerse como datos comunicados por la startup, no como conclusiones comprobadas de forma independiente.

La expansión más allá de las disputas

Casap espera destinar parte del capital a tareas cercanas dentro de las operaciones de bancos y empresas de tarjetas. Entre las áreas que mencionó están la gestión de quejas de clientes y los servicios de cobranza, funciones que también requieren organizar información y dar seguimiento a interacciones. La compañía no presentó un calendario ni detalles sobre productos concretos para esas nuevas líneas.

El movimiento ampliaría el alcance de una herramienta creada en torno a las disputas y los contracargos. Si la empresa consigue adaptar su sistema a otras tareas, podría buscar oportunidades en más procesos internos de las instituciones financieras, aunque la noticia no indica qué clientes utilizarían esas nuevas funciones. Por ahora, su propuesta central sigue concentrada en investigar reclamaciones y agilizar su resolución.

La ronda también reúne a inversores estratégicos con experiencia en el sector financiero, Synchrony y Experian, junto con Base10 Partners como líder de la operación. Su participación respalda la financiación de la empresa, pero no equivale por sí sola a una garantía sobre los resultados de su tecnología. La startup deberá demostrar cómo sus herramientas funcionan en distintos procesos y cómo mantiene controles adecuados sobre las decisiones asistidas por IA.

El crecimiento de las reclamaciones que involucran al propio titular añade presión a un sistema pensado para defender a los consumidores frente a fraudes externos. Casap apuesta a que combinar modelos de IA con revisión humana puede reducir el costo de investigar, sin sustituir las protecciones existentes. Su siguiente desafío será respaldar con evidencia más detallada las mejoras que afirma y mostrar si el enfoque puede extenderse a quejas y cobranzas.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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