Deepfakes y fraudes automatizados elevan los riesgos en la banca digital

Las transacciones digitales avanzan a una velocidad cada vez mayor, pero también lo hacen los esquemas de fraude. La expansión de la banca digital, los pagos inmediatos y las plataformas financieras conectadas han abierto nuevas oportunidades para los usuarios, aunque también han incrementado la sofisticación de los ataques cibernéticos. En este escenario, la inteligencia artificial agéntica comienza a posicionarse como una de las principales herramientas para fortalecer la seguridad financiera sin afectar la experiencia del cliente.

(M&T)- Durante el webinar “IA agéntica contra fraude transaccional: pago, seguros e infracción”, organizado por SAS, especialistas en analítica y datos explicaron cómo las entidades financieras están migrando hacia modelos de inteligencia artificial capaces de actuar de manera autónoma para investigar alertas, correlacionar señales en múltiples sistemas y priorizar casos de alto riesgo en tiempo real.

Uno de los principales desafíos, según Yuri Rueda, Domain Expert en Fraude para SAS Latinoamérica, es que las organizaciones ya no enfrentan únicamente fraudes tradicionales asociados al robo de tarjetas o identidad. El problema actual incluye esquemas mucho más avanzados dirigidos directamente a los clientes, impulsados por la velocidad de los canales digitales y la demanda de procesos inmediatos.

El especialista señaló que hoy los usuarios esperan transferencias instantáneas, apertura rápida de cuentas y operaciones sin fricción, lo que reduce considerablemente el tiempo disponible para validar riesgos. A esto se suma un problema estructural que persiste en muchas instituciones: la fragmentación de datos. Según Rueda, las entidades financieras todavía operan con sistemas desconectados que dificultan obtener una visión integral del comportamiento del cliente y detectar patrones sospechosos oportunamente.

El fraude entra en una etapa industrializada

Otro de los puntos abordados durante el encuentro fue la llamada “industrialización del fraude”, una tendencia que describe cómo los delincuentes utilizan tecnologías avanzadas para escalar ataques de manera automatizada. Manuel Valadez, Customer Advisor de SAS Latinoamérica, explicó que la inteligencia artificial generativa ha reducido significativamente las barreras para ejecutar operaciones fraudulentas masivas.

Entre los casos más preocupantes aparecen los ataques con deepfakes, capaces de recrear videollamadas, voces e incluso reuniones ejecutivas falsas para autorizar movimientos financieros. También se mencionaron técnicas como el spear phishing y el pig butchering, donde los atacantes generan relaciones de confianza con las víctimas antes de concretar el fraude. Según Valadez, procesos que antes requerían gran intervención humana ahora pueden automatizarse mediante agentes de IA.

Además, los especialistas advirtieron que los defraudadores están aprovechando información pública obtenida mediante técnicas de open source intelligence (OSINT) para entrenar modelos capaces de construir perfiles detallados de posibles víctimas. Redes sociales, videos y contenido digital abierto se han convertido en insumos para ataques cada vez más personalizados y difíciles de detectar con métodos tradicionales.

Frente a este panorama, la industria financiera apuesta por utilizar la misma tecnología como mecanismo de defensa. Robson Ohosaku, Security Intelligence Manager de SAS Américas, explicó que la IA tradicional sigue siendo clave para identificar anomalías y patrones sospechosos, mientras que la IA generativa aporta mayor eficiencia operativa y capacidad de análisis en tiempo real.

Entre las aplicaciones más relevantes de la IA agéntica destacan la optimización automática de reglas antifraude, la priorización inteligente de alertas, el análisis automatizado de documentos y datos no estructurados, así como la generación de datos sintéticos para entrenar modelos sin comprometer información sensible. Según los especialistas, estas capacidades permiten pasar de una estrategia reactiva a una prevención más proactiva.

La transformación también es cultural

Los expertos coincidieron en que el principal desafío para implementar estas tecnologías no es únicamente técnico. La adopción de modelos avanzados de analítica requiere cambios culturales dentro de las organizaciones, incluyendo gobernanza de datos, talento especializado y procesos de actualización continua. También persisten preocupaciones relacionadas con privacidad, seguridad y explicabilidad de los modelos de IA.

Para SAS, la convergencia entre inteligencia artificial tradicional, IA generativa y agentes inteligentes marcará una nueva etapa en la prevención del fraude financiero. En un entorno donde la velocidad y la precisión son determinantes, las instituciones deberán encontrar un equilibrio entre innovación, automatización y confianza del usuario.