
El sector bancario enfrenta una de las mayores crisis silenciosas de su historia reciente: la incapacidad de sus sistemas tecnológicos para detectar y frenar estafas en tiempo real. Mientras los delincuentes perfeccionan sus métodos y se apoyan en inteligencia artificial para multiplicar ataques, gran parte de las instituciones financieras sigue operando con infraestructuras heredadas, lentas y fragmentadas. Esto hace que las pérdidas globales en 2024 por fraude superaron los 1,03 billones de dólares, unos 890.000 millones de euros al cambio actual, según datos de la Alianza Global Antiestafa (GASA), lo que evidencia una brecha tecnológica que deja expuestos tanto a los bancos como a sus clientes.
Un informe elaborado por la compañía SAS, titulado Soluciones impulsadas por IA para un problema de un billón de dólares, revela que las estafas no solo han aumentado en volumen, sino también en complejidad, velocidad y capacidad de adaptación.
Frente a este panorama, la respuesta del sector financiero ha sido “insuficiente”. Según la investigadora Ana Collado, Fraud & Security Intelligence Manager para SAS en Iberia, advierte de que “los delincuentes utilizan las mismas tecnologías avanzadas de las que dependen las instituciones, a la vez que explotan factores psicológicos como la urgencia, el miedo y la falsa autoridad para obligar a las víctimas a actuar".
GASA señala que casi la mitad de los consumidores recibe intentos de estafa al menos una vez por semana. Sin embargo, solo el 4% de las víctimas consigue recuperar íntegramente el dinero perdido. Este dato refleja la rapidez con la que operan los estafadores, especialmente en un contexto donde los pagos instantáneos se han convertido en la norma en muchos países.
Mientras que antes existían ventanas de horas para que un banco pudiera identificar una anomalía y detener un pago, ahora los movimientos se ejecutan en cuestión de segundos, dejando muy poco margen para intervenir cuando el usuario ya ha sido manipulado o presionado para realizar una transacción.
El informe de SAS subraya que el principal problema no es identificar cuál será la próxima estafa, sino desarrollar sistemas capaces de responder de forma ágil a amenazas en constante evolución. En la actualidad, uno de los fallos más graves del sector es la fragmentación de sus datos. Muchos bancos operan con sistemas desconectados entre sí para gestionar riesgos, fraude y delitos financieros, lo que impide obtener una visión completa del comportamiento de los clientes.
Cuando una estafa se despliega a través de distintos canales —aplicaciones móviles, correos electrónicos, llamadas o sesiones web— no existe una plataforma que capture todas las señales necesarias para alertar a tiempo de que algo no va bien. Esta desconexión se ve agravada por problemas en la calidad de los datos, que dificulta que los modelos aprendan a distinguir comportamientos fraudulentos de actividades legítimas.
Otro de los grandes obstáculos es la dependencia de reglas antiguas y modelos tradicionales que fueron diseñados para detectar anomalías transaccionales, no cambios en el comportamiento de las personas. Las estafas actuales, especialmente las impulsadas por ingeniería social, ya no buscan vulnerar el sistema, sino persuadir a la víctima para que sea ella misma quien ejecute la operación.
Desde el punto de vista técnico, la transacción parece completamente normal: no hay movimientos extraños ni patrones que despierten sospecha. Esto explica por qué muchos fraudes solo se detectan cuando ya se han consumado y el dinero ha abandonado la cuenta.
SAS advierte de que la banca debe avanzar hacia modelos que integren análisis de comportamiento, perfiles dinámicos y modelos de intención, capaces de identificar desviaciones incluso cuando las operaciones parecen rutinarias. Esta modernización se vuelve especialmente urgente en un entorno dominado por los pagos instantáneos. A pesar de su popularidad, muchos bancos siguen utilizando sistemas de puntuación por lotes o colas manuales de revisión, mecanismos que operan demasiado tarde para detener un fraude en curso.
Los expertos recomiendan incorporar puntuación y bloqueo en tiempo real, y aplicar fricción adaptativa —como autenticación reforzada, avisos contextuales y verificaciones adicionales— para ganar segundos cruciales que permitan interrumpir la estafa antes de que el dinero desaparezca.
El intento de reforzar la seguridad mediante controles tradicionales también ha provocado un aumento significativo de falsos positivos. Estos sistemas generan miles de alertas que no corresponden con fraudes reales, saturando a los equipos de investigación y deteriorando la experiencia de cliente.
El ruido generado por modelos obsoletos y umbrales rígidos impide que los analistas se centren en las señales verdaderamente críticas. Por ello, SAS recomienda la modernización de la detección mediante modelos más sofisticados, estructuras de datos robustas y ciclos de actualización continua capaces de mejorar la precisión sin penalizar al usuario.
La compañía subraya que una respuesta eficaz a las estafas requiere ofrecer procesos estandarizados, mejorar la coordinación entre departamentos y proporcionar comunicaciones claras y proactivas a los clientes. Tras un incidente, una atención adecuada puede marcar la diferencia entre fidelizar al usuario o perderlo para siempre. Pero, sobre todo, la clave está en disponer de datos diversos, bien etiquetados y de alta calidad que permitan desarrollar modelos precisos, rápidos y explicables.
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