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Dominar la detección y prevención del fraude en banca y FinTech

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Imagínatelo: Estás en una videollamada con tu Director Financiero y algunos colegas. Todo parece normal hasta que te das cuenta de que ninguno de ellos estaba realmente allí. Y para entonces, ya has compartido información sensible o transferido dinero a un tercero. Eso es exactamente lo que ocurrió en enero de 2024, cuando un empleado de una empresa con sede en Hong Kong fue engañado para transferir $25 millones a estafadores. Los estafadores utilizaron tecnología deepfake para imitar al director financiero y a otros participantes en la llamada, con caras, voces y todo.

La realidad es que ahora le puede pasar a cualquiera. El fraude en la banca y la tecnología financiera ha evolucionado mucho más allá de las tarjetas robadas y los correos electrónicos de phishing. Hablamos de voces generadas por inteligencia artificial, identidades sintéticas y falsos ejecutivos que realizan estafas multimillonarias.

Si eso no le hace replantearse su estrategia contra el fraude, debería hacerlo. En esta guía, le guiaré a través de las los principales tipos de fraude, cómo funciona la detección hoy en día y las mejores formas de ir un paso por delante.

$40B

en pérdidas por fraude, impulsadas por GenAI.

Fuente: Deloitte

1 de cada 4

los bancos y las FinTech perdieron más de $1M por fraude solo en 2023

Fuente: Aleación

Tipos de fraude habituales en la banca y FinTech hoy en día

No se puede luchar contra lo que no se conoce a fondo. Y aunque el fraude está en constante evolución, no olvidemos que algunos de los trucos más antiguos del libro siguen estando en juego. Nosotros hemos madurado, pero ellos también se han adaptado. Así que, antes de sumergirnos en la prevención, echemos un vistazo a las técnicas de fraude más comunes que amenazan a los bancos y FinTechs hoy en día y por qué una detección de fraude fuerte y adaptable en los servicios financieros es más importante que nunca.

Robo de credenciales y apropiación de cuentas (ATO)

El robo de credenciales y la ATO se producen cuando los estafadores utilizan credenciales robadas para acceder a cuentas de usuario. Utilizan trucos como el phishing basado en inteligencia artificial, el relleno de credenciales y el malware para burlar la seguridad. Otras tácticas más avanzadas, como el secuestro de sesiones, los ataques de intermediario (MitM) y el intercambio de SIM, les permiten interceptar los códigos de autenticación y vaciar las cuentas antes de que nadie se dé cuenta.

Fraude de identidad sintética

Los estafadores mezclan datos personales reales y falsos -a menudo utilizando IA- para crear identidades que en realidad no pertenecen a nadie. Estos perfiles sintéticos pasan desapercibidos en los controles de seguridad, lo que permite a los delincuentes abrir cuentas bancarias, pedir préstamos y blanquear dinero. Sin una víctima real que denuncie el fraude, la actividad fraudulenta suele pasar desapercibida hasta que es demasiado tarde. Detectar esto requiere una IA sofisticada y un sólido sistema de gestión del fraude en la banca.

Fraude en los pagos en tiempo real

Con los sistemas de pago instantáneo, los defraudadores aprovechan la rapidez y la irreversibilidad de las transacciones para mover fondos robados antes de ser detectados. Entre las tácticas más comunes se encuentran el fraude de pago push autorizado (APP) y las redes de mulas que dispersan rápidamente el dinero ilícito. Una vez que el dinero desaparece, no hay devolución, y los bancos necesitan una supervisión avanzada del fraude bancario para detectar las amenazas antes de que se intensifiquen.

Fraude con tarjetas de crédito y tarjetas no presentes (CNP)

Los estafadores roban los datos de las tarjetas mediante skimming, filtración de datos y phishing, y los utilizan para realizar compras sospechosas en línea sin necesidad de una tarjeta física. Llevan a cabo estafas como el fraude de devolución de cargo, el relleno de credenciales y los ataques de bots, acumulando cargos antes de que nadie se dé cuenta. Con la información de las tarjetas robadas inundando la red oscura, los bancos y los comerciantes tienen que hacer frente a las consecuencias.

API y exploits de banca abierta

A medida que los bancos y las empresas de tecnología financiera confían más en las API bancarias abiertas, los estafadores buscan brechas de seguridad para robar datos y secuestrar transacciones. Una autenticación débil, API mal configuradas y puntos finales expuestos permiten a los atacantes manipular cuentas, iniciar pagos no autorizados o extraer datos financieros confidenciales. Con más integraciones de terceros que nunca, un solo eslabón débil puede abrir la puerta a un fraude a gran escala.

Malware y troyanos bancarios

Los estafadores utilizan malware y troyanos bancarios para colarse en las cuentas, robar credenciales y manipular las transacciones. Se propagan a través de correos electrónicos de phishing, aplicaciones falsas y extensiones de navegador sospechosas, dando a los atacantes acceso total a las sesiones bancarias. Algunos troyanos son tan avanzados que incluso pueden saltarse la autenticación multifactor (MFA), lo que los convierte en una pesadilla tanto para los bancos como para los usuarios.

Fraude basado en IA y fraude como servicio (FaaS)

La IA ayuda a los delincuentes a automatizar estafas, eludir controles de seguridad y generar voces y vídeos falsos para engañar a bancos y clientes. Mientras tanto, la FaaS ha convertido la ciberdelincuencia en un negocio, con kits de phishing listos para usar, herramientas de relleno de credenciales y bots basados en IA disponibles para alquilar en la web oscura. Esto permite incluso a los estafadores con menos conocimientos lanzar ataques avanzados, lo que hace que el fraude financiero sea más difícil de atrapar y detener.

Fraude con criptomonedas y DeFi

A medida que los bancos y las FinTech se sumergen en las criptomonedas, el fraude evoluciona con ellos. No estamos hablando solo de tirones de alfombra ocasionales: los atacantes están aprovechando los defectos de los contratos inteligentes, los préstamos flash y los trucos entre cadenas para mover los activos robados antes de que nadie se dé cuenta. Con transacciones rápidas y anónimas, la presión sobre las instituciones para detectar y responder en tiempo real es mayor que nunca.

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Cómo funciona la detección moderna del fraude

El fraude no siempre es ruidoso, obvio o fácil de detectar: puede ser sutil, adaptable y a menudo se cuela por donde nadie mira. Por eso, la detección moderna del fraude en la banca no consiste sólo en detectar señales de alarma. Se trata de saber cómo piensan los defraudadores, dónde se debilitan los sistemas y cuándo actuar. Entonces, ¿cómo se mantienen en el juego los mejores sistemas? Veámoslo más de cerca.

Análisis del comportamiento

Los sistemas basados en IA rastrean la velocidad de tecleo, los movimientos del ratón, los hábitos de transacción y los patrones de localización para establecer el comportamiento normal. Si una cuenta se comporta de forma repentinamente diferente -por ejemplo, realiza una transferencia de gran valor desde un lugar inusual-, el sistema la señala y pone en marcha medidas de seguridad.. Esto ayuda a detectar la usurpación de cuentas, la actividad de bots y el fraude de identidad sintética.

Modelos de aprendizaje automático

El ML supervisado aprende de casos de fraude anteriores para clasificar las transacciones, mientras que el ML no supervisado detecta anomalías sin reglas predefinidas. Estos modelos detectan picos repentinos de gasto, comercios de alto riesgo e incoherencias en el inicio de sesión.. El aprendizaje por refuerzo ayuda a perfeccionar la detección adaptándose a la evolución de las tácticas de fraude.

Seguimiento de las transacciones en tiempo real

En lugar de detectar el fraude después de que se produzca, los sistemas modernos analizan las transacciones en el momento en que se producen. Comprueban la frecuencia de las transacciones, los importes y el historial de los destinatarios en milisegundos. Una actividad inusual, como retiradas rápidas o patrones de gasto incoherentes, puede activar medidas de seguridad antes de que se complete la transacción.

Puntuación de riesgos y análisis de patrones

Los motores de detección de fraudes evalúan múltiples factores de riesgo a la vez, como la ubicación, el historial del dispositivo, las transacciones anteriores y el comportamiento de inicio de sesión. En lugar de basarse en una única alerta, la gestión moderna del fraude en la banca utiliza la puntuación multifactorial para evaluar el riesgo.. En función de esta puntuación de riesgo, las empresas pueden aplicar medidas de autenticación adicionales o bloquear por completo la actividad sospechosa.

Detección del fraude basada en la red

Muchos esquemas de fraude implican esfuerzos coordinados a través de cuentas mulas o identidades robadas. Al analizar las conexiones entre cuentas, dispositivos e historiales de transacciones, los sistemas de detección de fraudes pueden descubrir relaciones ocultas que indican la existencia de un fraude organizado.. Si varias cuentas comparten el mismo dispositivo o envían dinero al mismo destinatario, pueden ser señaladas como parte de una red de fraude mayor.

Herramientas y tecnologías para la detección del fraude

La detección del fraude no consiste en una solución mágica, sino en combinar las tecnologías adecuadas para detectarlo antes de que se propague. Ahora que hemos visto cómo funcionan los distintos métodos de detección, vamos a explorar la tecnología que los impulsa en entornos bancarios reales.

Tecnología	Cómo funciona	Características principales	Soluciones populares
Sistemas de gestión del fraude (SGF)	Plataformas centralizadas que agregan datos de fraude, analizan transacciones y activan alertas en tiempo real.	Supervisión de transacciones, gestión de casos y puntuación de riesgos en tiempo real	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Gestión del Fraude
AI Y ML	Detecta actividades fraudulentas analizando patrones, anomalías y cambios de comportamiento.	Análisis predictivo, detección de anomalías, modelos de aprendizaje adaptativo	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Evita el fraude proporcionando registros de transacciones inmutables y verificación de identidad descentralizada.	Seguridad criptográfica, contratos inteligentes, libros de contabilidad a prueba de manipulaciones	Sello de confianza, Evernym, IBM Blockchain Prevención del fraude
Autenticación biométrica y basada en el riesgo (RBA)	Utiliza la biometría física y de comportamiento para verificar las identidades y evaluar el riesgo de forma dinámica.	Escaneado de huellas dactilares, reconocimiento facial, biometría del comportamiento, puntuación dinámica de riesgos	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Inteligencia de dispositivos y huellas dactilares	Identifica a los usuarios fraudulentos analizando las características de los dispositivos, la geolocalización y los patrones de conexión.	Seguimiento de IP, vinculación de dispositivos, detección de anomalías	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Detección de identidades sintéticas	Utiliza IA para detectar identidades fabricadas que combinan datos reales y falsos para tramas de fraude.	Agrupación de identidades, reconocimiento de patrones basado en IA, detección de documentos falsos	Socure, Sift, Experian CrossCore
Detección de fraudes basada en gráficos	Mapas de relaciones entre cuentas, dispositivos y transacciones para descubrir redes de fraude y mulas de dinero.	Análisis de redes sociales, análisis de vínculos entre entidades, detección de redes de fraude	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Supervisión de la web oscura	Analiza foros clandestinos, mercados y bases de datos filtradas en busca de credenciales comprometidas y actividad fraudulenta.	Inteligencia sobre amenazas basada en IA, alertas de fuga de credenciales, supervisión en tiempo real	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"El mayor error es tratar el fraude como un problema posterior al incidente: detectar, reaccionar, repetir. Pero cuando se dispara una alerta, el daño ya está hecho. La verdadera protección significa crear sistemas que hagan casi imposible el fraude desde el principio. En Innowise, le ayudamos a descubrir vulnerabilidades ocultas y a ajustar su estrategia antes de que el fraude tenga la oportunidad de colarse."

Dzianis Kryvitski

Gestor de entregas en Fintech

Los pilares de la prevención del fraude en FinTech

Detener el fraude es bueno. ¿Detenerlo antes de que empiece? Aún mejor. La verdadera prevención del fraude en el sector bancario comienza mucho antes de que se señale una transacción: empieza por el acceso, la intención y el riesgo. Y se necesita una estrategia sólida para conectar esos puntos. He aquí cómo los equipos con visión de futuro se mantienen a la vanguardia.

Cumplimiento de la normativa y marcos antifraude

El cumplimiento de la normativa es un pilar fundamental de la prevención del fraude. KYC se asegura de que los usuarios son quienes dicen ser, AML vigila las transacciones sospechosas, PSD2 y SCA añadir niveles de seguridad adicionales para los pagos en línea, y PCI DSS bloquea los datos de pago. Siguiendo estas normas, las empresas reducen las vulnerabilidades, refuerzan la seguridad y previenen el fraude de forma proactiva.

Controles de acceso de usuarios basados en el riesgo

La prevención del fraude empieza por quién tiene acceso. En lugar de tratar a todos los usuarios por igual, los controles de acceso basados en el riesgo evalúan factores como la ubicación, el historial del dispositivo y el comportamiento de inicio de sesión antes de conceder el acceso. Los inicios de sesión sospechosos se someten a una verificación adicional. Los usuarios de confianza disfrutan de un acceso sin problemas. Es la detección inteligente del fraude bancario en acción.

Preaprobación de transacciones basada en IA

La inteligencia artificial no sólo detecta el fraude, sino que lo evita bloqueándolo. transacciones de alto riesgo antes de ser procesadas. Los modelos de IA evalúan la legitimidad de las transacciones en tiempo real, analizando factores como los patrones de gasto, la geolocalización y la reputación del comerciante. Si una transacción parece sospechosa, puede rechazarse antes de que los fondos salgan de la cuenta.

Autenticación biométrica y de comportamiento

Las contraseñas son fáciles de robar, pero la autenticación biométrica y conductual hace más segura la prevención del fraude. Por eso, el software antifraude incorpora cada vez más escáneres de huellas dactilares, reconocimiento facial y señales de comportamiento, como el ritmo de pulsación de las teclas y la presión sobre la pantalla.

Tokenización y cifrado de pagos

Una de las mejores formas de prevenir el fraude es no exponer nunca datos de pago sensibles. La tokenización sustituye los datos de la tarjeta por un token seguro de un solo uso, que los hace inútiles para los piratas informáticos. El cifrado garantiza que, aunque se intercepten los datos, no puedan utilizarse.

Intercambio de datos entre consorcios y alertas de fraude en tiempo real

Los estafadores suelen reutilizar las credenciales robadas en distintas empresas. El consorcio de intercambio de datos permite a bancos, proveedores de servicios de pago y comerciantes compartir información sobre el fraude, bloqueando las actividades fraudulentas antes de que se propaguen.. Las empresas también pueden suscribirse a redes de alerta de fraude en tiempo real para bloquear transacciones con credenciales comprometidas.

Límites de las transacciones preferentes y normas de velocidad

Los estafadores suelen empezar con pequeñas transacciones de prueba antes de realizar un ataque mayor. Los límites preventivos y las normas de velocidad restringen determinadas transacciones de alto riesgo antes de que los defraudadores puedan hacerse con el control total.. Esto incluye límites a las retiradas rápidas, múltiples intentos de inicio de sesión o transferencias transfronterizas.

API seguras y seguridad de pago multicapa

La seguridad de las API es una prioridad creciente, ya que los defraudadores tienen cada vez más en el punto de mira las integraciones de pagos y las API de servicios financieros. Las API seguras utilizan capas de autenticación, cifrado y detección de fraudes para impedir el acceso no autorizado antes de que se produzcan violaciones de datos.

Asegure sus defensas con las mejores estrategias de gestión del fraude.

Retos reales de la gestión del fraude

La gestión del fraude es un blanco móvil. Cada vez que las defensas se hacen más inteligentes, los defraudadores se vuelven más astutos. Si a esto le añadimos las normativas cambiantes, las compensaciones de UX y las limitaciones de recursos, es fácil entender por qué incluso las instituciones más importantes tienen dificultades. Esto es a lo que se enfrenta realmente la detección y gestión del fraude en los bancos.

Cumplimiento de la normativa

La constante evolución de leyes como KYC, AML y PSD2 dificulta el cumplimiento de la normativa y la prevención del fraude. Las empresas deben implantar soluciones de cumplimiento flexibles y automatizadas para adaptarse rápidamente y satisfacer las exigencias normativas.

Equilibrio entre seguridad y experiencia del usuario

Una seguridad estricta es crucial, pero demasiados pasos de autenticación pueden frustrar a los clientes reales y alejarlos. La clave está en utilizar una autenticación inteligente, basada en el riesgo, que añada capas adicionales solo cuando algo parezca sospechoso.

Recursos limitados y restricciones presupuestarias

Invertir en prevención avanzada del fraude puede ser difícil con presupuestos ajustados y equipos pequeños. Dar prioridad a la automatización basada en IA y a las soluciones escalables ayuda a maximizar la protección sin gastar de más.

Gestión de transacciones globales

Los pagos transfronterizos conllevan mayores riesgos de fraude debido a las diferentes normativas, los problemas de divisas y la evolución de las tácticas de fraude. La supervisión basada en IA y los controles de fraude específicos para cada región ayudan a detectar amenazas sin ralentizar las transacciones.

Privacidad de los datos y límites para compartirlos

El GDPR y la CCPA limitan cómo se pueden compartir los datos de fraude, incluso a través de sistemas de confianza. Por eso, muchas entidades confían ahora en la gestión segura de datos para proteger los datos confidenciales y, al mismo tiempo, permitir una detección del fraude segura y conforme a la normativa.

Fraude interno y amenazas internas

El fraude no siempre procede del exterior; los empleados internos pueden hacer un uso indebido del acceso en beneficio propio o confabularse con delincuentes externos. La formación periódica de los empleados, la supervisión de la actividad en tiempo real y los estrictos controles de acceso basados en funciones ayudan a reducir el riesgo de fraude.

Tácticas de fraude sofisticadas

Los estafadores siempre van un paso por delante, utilizando IA, deepfakes e identidades sintéticas para burlar la seguridad. Mantenerse proactivo con la detección de amenazas basada en IA y las actualizaciones continuas del modelo de fraude ayuda a mantener las defensas fuertes.

Nuevas tecnologías de pago

Los pagos en tiempo real, las criptomonedas y los monederos digitales crean brechas de seguridad antes de que las normativas se pongan al día. Implantar herramientas de prevención del fraude con supervisión en tiempo real y controles de riesgo adaptables ayuda a adelantarse a las nuevas amenazas.

Dar vida a la automatización del fraude con Innowise

Conocemos las herramientas que merece la pena utilizar y cómo hacer que funcionen para usted. Con una amplia experiencia en plataformas como Samsub y SDK.finance, ayudamos a convertir grandes plataformas en soluciones de gestión del fraude escalables y sin fisuras tanto para bancos como para FinTechs.

Samsub: verificación de identidad y conformidad

Los defraudadores son rápidos, pero la normativa lo es aún más. Entre KYC, KYB y AML, el cumplimiento puede parecer un trabajo a tiempo completo. Samsub realiza el trabajo con una puntuación de riesgos basada en IA que agiliza y hace más inteligentes las comprobaciones de identidad. Pero donde las cosas suelen fallar es en la integración, ese desordenado punto intermedio en el que la herramienta no se adapta del todo a su sistema, sus flujos de trabajo o su equipo. Ahí es donde entramos nosotros. En Innowise, no nos limitamos a "implantar" Samsub, sino que nos metemos en la maleza con usted. Lo adaptamos, lo conectamos y nos aseguramos de que funcione en el mundo real, no sólo sobre el papel.

SDK.finance: núcleo bancario y seguridad en los pagos

SDK.finance le ofrece la infraestructura necesaria para crear productos financieros serios. Está repleto de funciones como detección de fraudes, módulos KYC/AML y análisis en tiempo real, todo ello diseñado para respaldar transacciones seguras y de gran volumen. Pero incluso la mejor plataforma no se conecta sola. Innowise ayuda a los equipos a pasar de un producto base a un ecosistema totalmente funcional, conectando SDK.finance con herramientas de terceros, dando forma a flujos de trabajo personalizados, incorporando medidas de seguridad y adaptándolo todo para satisfacer tanto las exigencias normativas como las empresariales.

Lo próximo en detección y prevención del fraude

2025 está dejando clara una cosa: el futuro de la prevención del fraude es colaborativo, adaptativo y en tiempo real. Ya no se trata de reaccionar a posteriori, sino de anticiparse antes de que ocurra. Para las empresas de tecnología financiera y los bancos, esto significa alinear la tecnología, los equipos y los socios en torno a estrategias que siempre están aprendiendo, siempre evolucionando y siempre un paso por delante.

Verificación de identidad descentralizada (DID)

DID está ganando adeptos, especialmente en espacios de alta confianza como la banca transfronteriza y DeFi. Gracias a la cadena de bloques y a marcos como W3C credenciales verificables y eIDAS 2.0, los usuarios pueden controlar su identidad y resulta más difícil cometer fraudes como el phishing y la suplantación de identidad. A medida que aumente su adopción, las empresas utilizarán DID para simplificar la incorporación, reducir las fricciones en el proceso KYC y generar confianza sin comprometer la privacidad.

Controles en tiempo real para contener el fraude

Las funciones de seguridad proactiva están ganando terreno y la prevención del fraude está pasando de las alertas pasivas a la acción en tiempo real. Herramientas como ANZ's "candado digital" permiten a los usuarios bloquear cuentas al instante, deteniendo el fraude antes de que se agrave. A medida que aumente su adopción, más empresas incorporarán controles activados por el usuario en aplicaciones y plataformas para que los clientes formen parte del sistema de defensa.

Modelos de transformadores basados en Cloud

A medida que aumenta el volumen de transacciones, los equipos de fraude recurren a modelos de IA basados en transformadores que se ejecutan en la nube para seguir el ritmo. Estos modelos detectar patrones sutiles de fraude en múltiples canales en tiempo real sin sobrecargar los sistemas ni frustrar a los usuarios. A medida que se compruebe su rendimiento, más empresas las adoptarán para ampliar la detección del fraude sin sacrificar la velocidad ni la precisión.

Redes compartidas de información sobre el fraude

La colaboración está ganando impulso, con bancos, FinTechs e incluso telecos empezando a compartir señales de fraude en tiempo real mediante tecnologías seguras y que preservan la privacidad, como el aprendizaje federado. Estas redes aún están surgiendo, pero están cambiando la forma de detectar el fraude, convirtiendo la información aislada en una defensa colectiva. A medida que crezca su adopción, las empresas las utilizarán para cerrar brechas más rápidamente, detener ataques coordinados antes y hacer de la respuesta al fraude un esfuerzo de equipo.

Reflexiones finales

Seamos sinceros: el fraude no va a ninguna parte. Evoluciona, se vuelve más audaz y aprende tan rápido como nosotros. La pregunta es: ¿se están adaptando sus sistemas o sólo están reaccionando? En Sistemas de detección del fraude basados en IA a la identidad descentralizada y la inteligencia compartida, las herramientas están ahí fuera. Pero sólo son tan buenas como la estrategia que las respalda. Si quiere mantenerse a la vanguardia, es hora de dejar de pensar en silos y empezar a construir la prevención del fraude como una parte viva y evolutiva de su negocio.

Siarhei Sukhadolski Experto en FinTech

Date: 11 de abril de 2025

Siarhei Sukhadolski Experto en FinTech

Date: 11 de abril de 2025

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