En el ecosistema financiero actual, cada transacción deja una huella, lo preocupante de esto, es que los defraudadores ya aprendieron a ocultarlas. Los fraudes transaccionales han evolucionado de la misma manera que lo hace la tecnología de manera ágil y progresiva, y hoy se camuflan entre miles de operaciones reales y legítimas; los defraudadores están usando inteligencia artificial, deepfakes y con tácticas cada vez más sofisticadas.
|
|
“Un ejemplo de esto es que, en febrero de 2024, un empleado de una empresa multinacional en Hong Kong fue víctima de una sofisticada estafa mediante videollamada falsa generada con inteligencia artificial. El trabajador transfirió 25 millones de dólares a cuentas externas, convencido de estar hablando con su jefe y otros colegas durante una reunión virtual. La Policía de Hong Kong confirmó que los delincuentes usaron deepfakes ultra realistas: los rostros y voces de todos los participantes de la llamada eran generados por IA. El empleado no sospechó porque había visto antes a esas personas y la videollamada simulaba perfectamente una reunión corporativa auténtica.” Fuente: BBC News – Feb 2024 |
¿Cómo identificar señales de alerta?
No solo hay alertas cuando los montos son elevados o cuando los movimientos son en lugares del mundo sospechosos. Hoy, las señales más sutiles son las más peligrosas:
Transacciones fuera del horario habitual del usuario.
Cambios en dispositivos con direcciones IP no reconocidas.
Operaciones fragmentadas en montos menores que evitan los controles tradicionales.
Cuentas nuevas que reciben fondos y los transfieren casi de inmediato.
Este tipo de señales no siempre se detectan con reglas estáticas, es por esto que la analítica predictiva se ha convertido en una aliada clave para la prevención, ya que aprende del comportamiento de cada usuario, permitiendo así, identificar patrones anómalos incluso antes de que el fraude ocurra.
Tecnología que se anticipa y previene:
La combinación de machine learning, monitoreo en tiempo real y sistemas FRAML (Fraude + AML) permite a las organizaciones ver el riesgo de forma integral, no es suficiente con detectar fraudes ya consumados.
La clave está en anticiparse: en entender cuándo una operación que parece “normal” deja de serlo.
Y no solo aplica para entidades financieras, también se enfoca en empresas de e-commerce, plataformas de pago, aseguradoras y hasta instituciones educativas están expuestas a fraudes digitales que comienzan en lo transaccional y escalan rápidamente.
¿Qué pueden hacer las organizaciones hoy?
Revisar sus modelos de monitoreo.
¿Están actualizados con inteligencia artificial o siguen usando solo reglas estáticas?
Implementar controles por comportamiento,
no solo por umbrales.
Invertir en capacitación
para que los equipos de cumplimiento y riesgo reconozcan nuevos patrones de fraude.
La mejor defensa sigue siendo la anticipación, y esto en el mundo digital, solo se logra con tecnología que evolucione al mismo ritmo que el fraude.
Quieres evitar riesgos en tu organización?
Descubre cómo FRAML-MS puede ayudarte a enfrentar los desafíos del fraude y el lavado de activos con tecnología de punta, IA y Machine Learning.
Sigue leyendo más sobre cómo FRAML está revolucionando la gestión de riesgos en el sector financiero y fintech.
🔗 Haz clic aquí para leerlo: Articulo RiskTech
🔗 Síguenos en LinkedIn: RISKTECH S.A.S
🔗Email: comercial@risktech.com.co
🔗Web: www.risktech.com.co
© 2025 RISKTECH S.A.S. Todos los derechos reservados.
Novedades
Eventos
Publicaciones
Talento
Podcast
Convocatorias