En la nueva era del fraude digital la batalla es IA contra IA

La lucha contra el fraude entra en una nueva fase, en la que identificar patrones sospechosos y actuar en tiempo real será fundamental para prevenirlo.

Al respecto, despejamos dudas con GatekeeperX, compañía tecnológica especializada en la gestión del riesgo y la prevención del fraude y del lavado de activos en tiempo real, quien advierte que la inteligencia artificial está cambiando la manera en que se comete el fraude digital, al incrementar su velocidad, alcance y grado de automatización. Esta evolución representa nuevos retos para bancos, fintechs, medios de pago, comercios electrónicos y otras organizaciones que desarrollan sus operaciones en entornos digitales.

Carlos Ayalde, CEO de esta firma indica que: “La inteligencia artificial está cambiando la capacidad operativa del fraude. Un atacante puede automatizar tareas que antes requerían personas, administrar múltiples identidades, probar diferentes estrategias y modificar rápidamente su comportamiento. INTERPOL incluso ha advertido que el fraude potenciado por inteligencia artificial puede llegar a ser 4,5 veces más rentable que los métodos tradicionales. La batalla ahora es IA contra IA porque la velocidad tecnológica del atacante también exige una respuesta tecnológica en tiempo real de las organizaciones”, afirmó

Según el directivo, esta transformación no ocurre únicamente por el uso de inteligencia artificial. A esta capacidad se suman granjas de dispositivos, emuladores y herramientas de automatización que permiten distribuir grandes volúmenes de actividad entre diferentes cuentas y dispositivos. Los agentes de inteligencia artificial incorporan una nueva dimensión a la prevención del riesgo al conectarse con herramientas y sistemas que les permiten ejecutar cadenas de tareas, evaluar los resultados de cada etapa y aprovechar esa información para definir los siguientes pasos o detener ataques en tiempo real.

La identificación del riesgo también evoluciona con este enfoque. Una cuenta puede contener datos legítimos, un dispositivo no mostrar por sí solo señales de alerta y una transacción ajustarse a los parámetros habituales. No obstante, al cruzar esa información con la de otras cuentas, dispositivos, patrones de comportamiento y transacciones, pueden detectarse vínculos que evidencien una operación coordinada.

“El desafío está en que una operación fraudulenta no necesariamente va a presentarse como un evento evidentemente sospechoso. Puede estar distribuida entre diferentes cuentas, dispositivos, eventos y momentos. Por eso, además de evaluar cada transacción, necesitamos entender las relaciones que existen entre ellas y detectar cuándo diferentes actividades hacen parte de un mismo patrón”, explica Ayalde.

Mensaje institucional

Así está cambiando la Inteligencia Artificial la batalla contra el fraude

1. Más ataques en menos tiempo: la automatización permite ejecutar simultáneamente ataques masivos, aumentando la escala con la que pueden operar los defraudadores.

2. Ataques con mayor capacidad de adaptación: los agentes de IA pueden ejecutar cadenas de tareas en tiempo real y utilizar información obtenida durante un proceso para ajustar las acciones siguientes.

3. Operaciones distribuidas entre múltiples identidades y dispositivos: las granjas de dispositivos, emuladores y múltiples cuentas permiten distribuir la actividad y dificultan identificar cuándo diferentes operaciones pertenecen a una misma estructura.

4. El patrón adquiere mayor relevancia que la señal aislada: ante operaciones distribuidas, analizar únicamente una cuenta, dispositivo o transacción de manera aislada puede ofrecer una visión incompleta. Relacionar todo el flujo de fraude desde identidad, comportamiento, dispositivos, cuentas y transacciones permite ampliar el contexto sobre el riesgo y tomar mejores decisiones.

5. La velocidad de respuesta se convierte en un factor crítico: frente a ataques capaces de cambiar rápidamente, las organizaciones necesitan complementar las reglas y revisiones manuales con machine learning, detección de anomalías, inteligencia de dispositivos y análisis de conexiones que apoyen decisiones en tiempo real.

Para GatekeeperX, esta evolución no significa reemplazar a los equipos especializados en fraude, sino ampliar su capacidad de análisis, ejecución y prevención en tiempo real. La tecnología puede procesar mayores volúmenes de información, identificar relaciones difíciles de detectar manualmente y ayudar a priorizar aquellos casos que requieren investigación o intervención humana.

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En este contexto, la gestión del fraude avanza desde modelos centrados principalmente en el análisis de eventos aislados hacia sistemas que integran, en una misma plataforma, distintos eventos y fuentes de información para comprender mejor las circunstancias en las que se produce cada operación. El propósito es detectar anomalías de forma anticipada y transformar las señales de riesgo en decisiones oportunas.

“La inteligencia artificial está ampliando las capacidades tanto de quienes cometen fraude como de quienes lo previenen. Frente a ataques cada vez más automatizados, adaptables y de mayor escala, las organizaciones necesitan incorporar IA para detectar señales de riesgo y responder en tiempo real. El desafío es evitar que las amenazas evolucionen más rápido que los controles. Si el fraude aprende, se adapta y actúa en tiempo real, la prevención también debe hacerlo” concluye Ayalde.

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Foto de apoyo tomada por DC Studio en Magnific