Hoy en día, tres cuartas partes de todos los bancos informan que el fraude al consumidor ha aumentado. Un informe de TransUnion de 2024 reveló que una de cada siete nuevas cuentas de tarjetas de crédito se sospechaba que eran fraudulentas. En España, el fraude sigue siendo un desafío significativo. Según el Informe sobre tendencias de fraude en empresas en España (2024-2025) de la Asociación de Empresas Españolas contra el Fraude (AEECF), los intentos de fraude reportados por las empresas crecieron un 78% y se consumaron un 61% más de fraudes. Esto es solo una pequeña muestra de un problema en constante expansión.
Además de las tácticas tradicionales basadas en papel, como el fraude con cheques, los ciberdelincuentes están utilizando el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) para crear ataques avanzados de phishing y suplantación que son difíciles de identificar antes de que sea demasiado tarde.
La importancia de la prevención del fraude
Como resultado de este aumento, la prevención del fraude se está convirtiendo en una parte importante de las estrategias de crecimiento de las empresas financieras. Las compañías bancarias y de seguros, que ya enfrentan una creciente regulación y normas de cumplimiento, deben aprender a navegar en el nuevo ecosistema de modelos que incluye terceros y proveedores, así como la adopción de pagos en tiempo real y el procesamiento de transacciones. Las empresas que mejoran la protección contra el fraude reducen las pérdidas financieras y reputacionales, construyen confianza con los clientes y socios, y ganan eficiencias operativas.
Transformación estratégica y ventaja competitiva
De hecho, muchas organizaciones perciben este aumento del fraude como una oportunidad para transformar significativamente sus estrategias de prevención del fraude y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, muchas no saben por dónde empezar. Quieren moverse rápido y hacer cambios, pero les preocupa la escala y luchan con la necesidad de construir y mantener la confianza del cliente. Sin embargo, hay formas de hacerlo correctamente.
Uso de IA para la prevención del fraude
La lucha contra el fraude financiero, especialmente a medida que los ciberdelincuentes se vuelven más sofisticados, comienza con la tecnología. La IA y el ML se han utilizado en el espacio del fraude y la lucha contra el lavado de dinero durante varios años, pero ahora se empieza a ver una evolución de estos modelos.
Por ejemplo, cuando las organizaciones utilizan la IA para la monitorización de transacciones, su equipo de sistemas de información financiera puede centrarse en la optimización y ajuste de reglas porque entienden mejor los datos que tienen frente a ellos.
Uno de nuestros clientes recientemente utilizó la automatización para reducir el procesamiento manual de fraude en un 90%. Esa organización, uno de los bancos más grandes del mundo, monitoriza decenas de miles de transacciones de tarjetas de crédito y débito diariamente, y cada una necesita ser examinada. Con recursos limitados de TI, el banco tenía dificultades para automatizar esta tarea; tenía que actualizar continuamente sus reglas de fraude y lavado de dinero para identificar actividades criminales.
Ayudamos al cliente a construir y desarrollar varias capacidades de automatización que resultaron en una reducción significativa en las exenciones de fraude, así como en el tiempo de procesamiento. Al final, el cliente informó haber obtenido 8,10 dólares por cada dólar gastado.
Automatización y análisis de datos
La automatización de nuestro cliente se centra en automatizar procesos sensibles al tiempo, pero también hay otros elementos utilizados en el proceso de detección de fraude. Utilizando datos de perfiles de riesgo de clientes, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que pueden sugerir fraude. Pueden crear umbrales dinámicos que cambian a medida que se afianza la relación con el cliente. Así, por ejemplo, una transacción de 3.000 dólares puede marcarse siempre para nuevos clientes, pero una vez que se constata que realiza transacciones de mayor importe regularmente, el umbral puede moverse a 5.000 dólares o, incluso, 10.000 dólares.
Encontrar denominadores comunes
Hay una advertencia crucial para las instituciones que ajustan sus parámetros de riesgo de fraude: requiere un enfoque renovado en la calidad de los datos. Después de todo, la IA está en el corazón de este trabajo y su rendimiento depende de los datos que se le alimentan. Incluso algo tan simple como usar chatbots basados en IA internamente, otra herramienta que implementamos para nuestro cliente bancario global, exige que las empresas mejoren su juego en lo que respecta a los datos. Los usuarios internos solo pueden obtener la información que necesitan (y obtenerla más rápidamente) si tienen acceso a los datos correctos.
Soluciones prácticas para la prevención del fraude
Sin embargo, las instituciones financieras no pueden olvidar lo básico. Si tienen problemas con el fraude de cheques, necesitan sentarse con las personas que realizan el trabajo diario y revisar sus procesos planteando las siguientes preguntas: ¿Dónde hay brechas en esos procesos? ¿Hay partes de un proceso que se pueden completar en otro lugar? ¿Hay partes que requieren una solución tecnológica?
Entre las soluciones se incluyen:
- Implementar verificaciones manuales de cheques, como la verificación de firmas y solicitudes de saldo de cuenta.
- Requerir dos aprobaciones para cheques entrantes que superen cantidades específicas.
- Utilizar herramientas de automatización que marquen números de cheques duplicados y cantidades inesperadas de cheques.
- Auditar para transferencias de datos duplicadas.
Las organizaciones también deben asegurarse de que las conexiones con proveedores de pagos externos sean seguras, sin información duplicada.
Enfoque top-down y gestión del fraude
Al adoptar un enfoque top-down, se puede iniciar un programa piloto de transformación y avanzar. Incorporando la gestión del fraude en las plataformas existentes, se puede identificar rápidamente el fraude y crear sistemas de alerta temprana para que las personas puedan intervenir y detener el fraude antes de que ocurra. Dado que muchas organizaciones carecen de suficiente personal de TI, externalizar estas tareas puede ayudar a avanzar más rápidamente en el proyecto. Cognizant ayudó a un cliente del sector financiero a reasignar a 425 empleados a tiempo completo después de ayudarle a agilizar y automatizar los procesos.
Operaciones de crimen financiero: el elemento humano
También hay un componente humano en la protección contra el fraude, pero incluso aquí, la tecnología puede ayudar. Los clientes necesitan ser educados sobre las formas tras la que se esconde el fraude y cómo pedir ayuda. Los bancos y las instituciones financieras deben ayudar a los consumidores a dejar de hacer clic en enlaces aleatorios y compartir información personal, y esto solo ocurrirá educándoles en las formas de fraude y sus peligros. Incorporar tecnología, como mensajes instantáneos cuando la IA marca una transacción como sospechosa, involucra a los clientes en la tarea de protegerse a sí mismos y sus activos.
Los programas más exitosos son aquellos en los que los clientes tienen un papel proactivo, lo que permite ser tácticos y crear recomendaciones y planes que ahorran dinero y evitan dolores de cabeza.
