La autenticación fuerte del cliente (SCA) es un requisito de la Directiva Revisada de la Unión Europea sobre Servicios de Pago (PSD2) que garantiza que los pagos electrónicos se realicen con autenticación multifactor. Si bien aumenta la seguridad de los pagos electrónicos, la SCA impactó seriamente en el abandono de carritos de compra: un banco italiano calculó que el 22% de las compras en línea en el primer semestre de 2021 no se completaron debido a problemas con la SCA. Afortunadamente, la PSD2 permite el uso de herramientas de análisis de riesgo de transacciones para eximir el proceso de SCA. En este documento, proponemos una combinación novedosa no supervisada de técnicas de aprendizaje automático existentes capaces de determinar si una compra es típica o no para un cliente específico, de modo que en el caso de una compra típica se pueda eximir la SCA. Modificamos una arquitectura bien conocida (U-net) reemplazando bloques convolucionales por bloques de compresión y excitación. Después de eso, se añadió una red de memoria en un espacio latente y se introdujo un mecanismo de atención en el lado de decodificación de la red. La solución propuesta fue capaz de detectar compras no típicas creando correlaciones temporales entre transacciones. La red logró un 97.7% de puntuación AUC en un conjunto de datos bien conocido recuperado en línea. Al utilizar este enfoque, encontramos que el 98% de las compras podrían ejecutarse eximiendo de manera segura la SCA, al tiempo que se acortaba el recorrido del cliente y se proporcionaba una experiencia de usuario elevada. Como validación adicional, desarrollamos una habilidad de Alexa para las gafas inteligentes de Amazon que permite a un usuario comprar y pagar en línea simplemente utilizando la interacción vocal, dejando las manos libres para realizar otras actividades, por ejemplo, conducir un automóvil.