El sector bancario se encuentra en una encrucijada crítica: debe seguir impulsando la digitalización y, al mismo tiempo, proteger sus activos y la confianza de sus clientes frente a amenazas cada vez más sofisticadas. Si bien la tecnología ha mejorado la eficiencia operativa y la experiencia del usuario, también ha abierto la puerta a nuevas formas de fraude, difíciles de detectar y capaces de propagarse con gran rapidez.
Los enfoques tradicionales, centrados en la detección posterior al ataque, ya no bastan. La magnitud del problema exige anticipación, automatización y análisis inteligente de los datos en la lucha contra el fraude. Según el informe “True Cost of Fraud Study 2025” de LexisNexis, por cada dólar perdido a causa del fraude, los bancos pueden llegar a asumir hasta 4,6 veces ese valor en costes totales, sumando daños económicos, operativos y reputacionales. Actuar antes de que el fraude ocurra no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad estratégica.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha cobrado protagonismo como parte de las estrategias de prevención debido a su capacidad para permitir a los bancos actuar antes de que el fraude ocurra, identificar patrones complejos y responder con mayor velocidad, precisión y eficacia..
Tendencias y datos globales del fraude bancario
Impulsado por la digitalización y la sofisticación de los atacantes, el fenómeno del fraude bancario afecta a todos los mercados, aunque con matices regionales. Para combatirlo de manera eficaz, los bancos deben comprender las particularidades del fraude en cada región y adaptar sus estrategias de prevención en consecuencia.
América Latina
La situación en América Latina es desafiante. Según el informe Tendencias de fraude bancario en canales digitales en LATAM, los reportes de fraude crecieron un 32% en el primer semestre de 2024 con respecto al mismo periodo del año anterior. El 79%de los fraudes se produce desde dispositivos móviles y el uso de malware tuvo un repunte del 113%, con especial incidencia en Argentina, Colombia y México.
Además de los ataques por malware, la ingeniería social sigue siendo una de las principales vías de acceso al fraude. En países como Chile, las estafas telefónicas se triplicaron en los primeros seis meses del año.
Estados Unidos
Según el informe The Impacts of Financial Crime on the U.S. Economy en 2023 se registraron pérdidas por fraude por valor de 138.300 millones de dólares, de las cuales 127.000 millones afectaron directamente a los bancos. Además, uno de cada seis hogares fue víctima de fraude, con una pérdida media de 575 dólares por hogar.
Estas pérdidas no solo afectan a las finanzas personales o corporativas, sino que también impactan a nivel macroeconómico. El mismo informe estima que, si no se hubieran producido, el crecimiento del PIB real de EE.UU. habría sido un 0,4% mayor y la productividad laboral habría pasado del 1,5% al 1,9% en 2023.
Más allá del impacto económico, los datos operativos reflejan una evolución preocupante del fraude digital. El informe True Cost of Fraud 2025 de LexisNexis señala lo siguiente:
- Creación de cuentas y acceso online: El uso de identidades sintéticas ya representa cerca del 30% de los fraudes detectados durante el proceso de alta de clientes.
- Ataques automatizados con bots: Más de un tercio de las organizaciones ha observado un aumento en su frecuencia y complejidad en el último año.
- Verificación de identidad: El 48% de las empresas la identifica como uno de los puntos más vulnerables en entornos digitales.
- Baja adopción de tecnologías avanzadas: Aunque existen soluciones como la IA, biometría del comportamiento o puntuación de riesgo en tiempo real, más del 40% de las organizaciones sigue utilizando procesos manuales o híbridos, lo que limita su capacidad de respuesta.
Europa
Según el informe conjunto del Banco Central Europeo (BCE) y la Autoridad Bancaria Europea (EBA), los datos más recientes muestran que durante el primer semestre de 2023, el índice de fraude en la zona económica europea fue del 0,003% en transferencias y del 0,015% en operaciones con tarjeta, en número de operaciones. Aunque estos porcentajes puedan parecer bajos, su impacto económico es significativo debido al volumen total de transacciones.
Además, el informe subraya que los sistemas de autenticación reforzada (SCA) han ayudado a contener el fraude, pero no a eliminarlo. Los defraudadores han encontrado formas de eludir la SCA, sobre todo mediante técnicas de ingeniería social, como el phishing, el vishing o el spoofing. En las transferencias, el fraude por manipulación del ordenante, como el conocido «fraude del CEO», representa casi el 80% de las operaciones fraudulentas actualmente registradas en Europa.
Por otro lado, en el Reino Unido, según el informe Tendencias de fraude bancario digital en 2024 en EMEA, el fraude autorizado (donde la víctima colabora sin saberlo) supera desde 2019 al fraude no autorizado en volumen y valor. También destaca un aumento del 13% en la apropiación de cuentas (ATO) y el uso creciente de herramientas de inteligencia artificial generativa para ejecutar estafas en el idioma del cliente.
De la reacción a la anticipación: el cambio de paradigma en la lucha contra el fraude
Durante años, la lucha contra el fraude en la banca ha estado marcada por un enfoque reactivo: detectar la amenaza una vez que se ha producido el daño y tratar de contener sus efectos. Sin embargo, este modelo ha demostrado ser insuficiente frente a un escenario cada vez más digitalizado, donde los ataques evolucionan con rapidez, se ejecutan en tiempo real y explotan los puntos más débiles de cada canal.
Hoy, el verdadero desafío está en adelantarse al fraude. Esto implica pasar de la mera detección a la prevención proactiva, con tecnologías capaces de identificar comportamientos anómalos antes de que se complete una transacción fraudulenta. La inteligencia artificial, el análisis en tiempo real y la biometría del comportamiento son claves en esta transición.
Según el informe de BioCatch sobre América Latina, los fraudes más complejos —como los de apropiación de cuentas o los que utilizan malware en navegadores móviles— pueden tardar días o semanas en ejecutarse, pero si se detectan a tiempo, permiten evitar la pérdida.
El cambio de paradigma exige nuevas capacidades en las entidades financieras:
- Monitorización continua de las interacciones digitales, no solo de las transacciones finales.
- Análisis contextual del comportamiento del usuario, que permita detectar patrones extraños, como accesos desde ubicaciones inusuales, cambios de dispositivo o variaciones en los tiempos de navegación.
- Intervenciones en tiempo real, que permitan detener o verificar operaciones sospechosas antes de que se procesen.
Este giro hacia la anticipación no solo mejora la eficacia en la prevención del fraude, sino que también contribuye a fortalecer la confianza del cliente. Porque cuando un banco actúa antes de que el problema ocurra, el impacto no solo es financiero, sino también reputacional.
¿Cómo puede la inteligencia artificial prevenir el fraude bancario?
En los últimos años, la inteligencia artificial ha desempeñado un papel relevante en las estrategias de prevención del fraude bancario. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y detectar patrones de comportamiento poco habituales ha llevado a diversas entidades financieras a explorar su aplicación como herramienta preventiva.
La IA permite sustituir enfoques tradicionales —basados en reglas estáticas y análisis manual— por modelos adaptativos que priorizan amenazas reales y detectan comportamientos sospechosos. Esta transición puede mejorar la eficacia de los sistemas antifraude y reducir significativamente los falsos positivos, lo que también se traduce en una mejor experiencia para el cliente.
Entre las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la prevención del fraude, destacamos:
- Análisis de comportamiento digital: sistemas que aprenden cómo interactúan los usuarios con su dispositivo (movimientos, tiempos de navegación, patrones de escritura) para identificar accesos sospechosos o intentos de suplantación.
- Modelos de puntuación de riesgo en tiempo real: permiten evaluar cada operación antes de que se complete, asignando un nivel de riesgo dinámico que puede activar alertas o requerir verificaciones adicionales.
- Detección de anomalías no predefinidas: a diferencia de los sistemas basados en reglas, la IA puede identificar comportamientos atípicos incluso si no están catalogados como fraudulentos previamente.
- Reducción de silos de información: al integrar datos de distintas fuentes (cumplimiento, seguridad, operaciones), se consigue una visión global del riesgo que mejora la toma de decisiones.
- Automatización de tareas repetitivas: libera tiempo y recursos en los equipos de prevención de fraude, que pueden centrarse en los casos más complejos.
En conjunto, la inteligencia artificial puede contribuir a incrementar la eficacia operativa y facilitar una evolución hacia enfoques más inteligentes, predictivos y orientados a la prevención, en lugar de limitarse a detectar el fraude una vez cometido.
Sin embargo, su aplicación plantea también desafíos importantes: desde la calidad y disponibilidad de los datos hasta la necesidad de supervisión humana constante, pasando por la integración con los sistemas existentes y la gestión de posibles sesgos en los modelos.
Casos reales de inteligencia artificial en la prevención contra el fraude
La aplicación de la inteligencia artificial en la prevención del fraude bancario ya es una realidad en múltiples regiones y niveles. Tanto entidades financieras como organismos públicos están utilizando modelos basados en datos y algoritmos avanzados para anticiparse a los ataques, proteger las transacciones y fortalecer la confianza del cliente.
- México: Según el informe “Tendencias de fraude bancario en canales digitales en la región de LATAM en 2024” de Biocatch, un banco logró reducir un 60% las estafas telefónicas en el primer semestre de 2024 gracias a la implementación de soluciones de biometría del comportamiento. Estas tecnologías permitieron detectar desviaciones en la forma en que los usuarios interactúan con sus dispositivos (por ejemplo, el deslizamiento de los dedos o la navegación por la app), lo que ayudó a bloquear operaciones fraudulentas incluso cuando eran iniciadas por el propio cliente.
- Argentina, Colombia y Chile: Las entidades financieras están utilizando inteligencia artificial para detectar malware en sesiones de navegador, identificando patrones que no coinciden con un comportamiento humano típico. Esto ha permitido frenar transacciones sospechosas antes de que se autoricen, mejorando la protección en canales digitales.
- Reino Unido: Según el informe «Tendencias de fraude bancario digital en 2024 en EMEA» de BioCatch, el uso de biometría del comportamiento permitió reducir en un 25% las estafas telefónicas en 2023. A medida que los atacantes cambiaron de táctica, se observó un aumento del 13% en los casos de apropiación de cuentas (ATO), lo que llevó a los bancos a utilizar modelos de IA capaces de detectar accesos recurrentes sospechosos y cambios en los hábitos digitales del usuario.
- Instituciones europeas: Organismos como Europol, la Fiscalía Europea y la OLAF ya emplean herramientas de IA para identificar documentos falsificados, identidades sintéticas y deepfakes. Estas soluciones se consideran clave para reforzar la lucha contra el fraude financiero en la Unión Europea, especialmente en contextos donde se requiere verificar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa.
Tecnología en tiempo real como ventaja competitiva
Para complementar la proactividad que pueden ofrecer tecnologías como la inteligencia artificial, los bancos necesitan contar con herramientas capaces de actuar en el momento exacto en que se produce un evento relevante.
Contar con tecnología en tiempo real permite reaccionar con mayor agilidad cuando otros sistemas detectan actividades inusuales. Esto se traduce en:
- Bloqueo inmediato de operaciones sospechosas antes de que se materialicen.
- Evaluación dinámica del riesgo en función del contexto y el comportamiento del usuario.
- Intervención directa durante la sesión del usuario, sin esperar a un análisis posterior.
- Mayor agilidad operativa y eficiencia en la gestión de alertas por parte de los equipos internos.
En este contexto, Latinia se posiciona como un aliado estratégico para mejorar la capacidad de reacción de los clientes de los bancos ante eventos críticos, aportando tecnología diseñada para responder en tiempo real y con máxima fiabilidad.
Entre las capacidades más destacadas se encuentran las alertas transaccionales inmediatas, que se generan a partir de reglas construidas con datos históricos y en tiempo real. Esto permite a los bancos notificar de forma instantánea a sus clientes ante cualquier operación inusual, facilitando una respuesta rápida que puede evitar pérdidas.
Además, Latinia ofrece canales de comunicación seguros y fiables. El Critical Event Gateway garantiza la entrega oportuna de mensajes críticos, como autorizaciones de operaciones mediante OTP o alertas de actividad sospechosa. Todo ello sin demoras ni riesgos de fallos en la entrega.
Más allá de la seguridad: impacto en la confianza y la experiencia del cliente
En un entorno de constante digitalización, donde las relaciones entre clientes y bancos ocurren cada vez más a través de canales remotos, la prevención del fraude no solo protege activos: protege la confianza. La forma en que una entidad responde ante un intento de fraude puede marcar la diferencia entre mantener a un cliente o perderlo.
Una estrategia eficaz de prevención ya no se mide solo por su capacidad de bloquear operaciones fraudulentas, sino por cómo lo hace: con rapidez, precisión y mínima fricción para el usuario. Las alertas tardías, los falsos positivos constantes o los procesos de verificación engorrosos generan frustración y desconfianza. En cambio, una experiencia fluida, donde el cliente se siente protegido sin sentirse vigilado, refuerza la lealtad y mejora la percepción de valor del banco.
La inteligencia artificial y las tecnologías en tiempo real no solo permiten anticiparse al fraude, sino también mejorar la experiencia del cliente. Al identificar riesgos de forma precisa y actuar sólo cuando es necesario, los bancos pueden ofrecer una protección eficaz sin interrumpir innecesariamente la operativa habitual. Esto refuerza la sensación de seguridad y permite que el cliente mantenga el control.
En definitiva, prevenir el fraude ya no es una tarea exclusivamente técnica o normativa: es una parte esencial de la estrategia de experiencia del cliente. Y en un mercado donde los productos financieros tienden a parecerse, la confianza es un diferenciador clave..
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Categorías:Seguridad y cumplimiento