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El informe Soluciones impulsadas por IA para un problema de un billón de dólares, elaborado por SAS, subraya que los sistemas heredados, la fragmentación de datos y la falta de intervención inmediata agrandan la brecha entre el volumen de estafas y la respuesta del sector. Los expertos reclaman entornos de datos integrados y análisis del comportamiento para anticiparse a los delincuentes, que ya utilizan IA avanzada y técnicas psicológicas de urgencia y miedo para presionar a las víctimas.
Los delincuentes replican la tecnología bancaria y usan tácticas psicológicas para acelerar el engaño
SAS señala que muchas entidades todavía operan con sistemas de fraude y riesgo desconectados, sin una visión unificada de la actividad del cliente. Esa fragmentación impide detectar señales dispersas entre aplicaciones, dispositivos o canales, permitiendo que eventos de ingeniería social pasen inadvertidos.
La falta de ecosistemas de datos integrados impide reconocer patrones de fraude multicanal
La compañía insta a construir arquitecturas de datos coherentes, con taxonomías comunes y telemetría compartida entre canales, para acelerar la detección.
Los modelos basados en reglas tradicionales se diseñaron para detectar anomalías transaccionales, no de comportamiento. Las estafas actuales se dirigen a la persona, no al pago: cuando una víctima sigue instrucciones del estafador, la actividad parece legítima.
La ingeniería social facilita operaciones “normales” que evaden los sistemas clásicos de detección
SAS recomienda adoptar análisis de comportamiento, perfiles dinámicos y modelos de intención que identifiquen desviaciones en hábitos del cliente.
La expansión global de los pagos instantáneos reduce el margen de reacción de horas a segundos. Sin embargo, muchas entidades siguen trabajando con puntuación por lotes o revisiones manuales cuando los fondos ya han salido.
Para revertirlo, los expertos proponen integrar puntuación en tiempo real, fricción adaptativa y revisiones de sesión para ganar segundos decisivos que permitan frenar una estafa.
El refuerzo de controles suele generar picos de alertas debido a modelos mal ajustados o datos deficientes, lo que ralentiza las investigaciones y molesta a usuarios legítimos. SAS defiende bases de datos más robustas, modelos de conjunto y ciclos continuos de actualización para reducir ruido y mejorar la precisión.
| Indicador | Dato 2024 |
|---|---|
| Pérdidas globales por estafas | 1,03 billones $ |
| Consumidores con intentos de estafa semanales | ~50% |
| Víctimas que recuperan el dinero | 4% |
| Tiempo medio para ejecutar un fraude en pagos instantáneos | Segundos |
SAS advierte de que la falta de protocolos coordinados y flujos de trabajo estandarizados obstaculiza la respuesta ante incidentes. Las instituciones deben reforzar el triaje, mejorar la coordinación interna y ofrecer comunicaciones de soporte tras una estafa para proteger a los clientes.
En conjunto, la compañía sostiene que la eficacia frente a estafas exige datos de alta calidad, modelos basados en comportamiento y decisiones en tiempo real, dentro de un enfoque que sitúe al usuario en el centro.
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