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La rápida evolución y adopción global de los esquemas de pago en tiempo real marca un cambio crucial en el ecosistema financiero mundial, mejorando las economías y la inclusión financiera, e introduciendo nuevas oportunidades para el crimen. Un beneficio imprevisto de los sistemas heredados (Legacy) que tardan días o semanas en procesar las transacciones es el tiempo adicional que tienen las instituciones financieras para identificar y prevenir el fraude.
Las transacciones que se procesan en segundos tienen un impacto profundamente positivo en la eficiencia y en las experiencias de los clientes, pero esa misma velocidad hace que detectar y responder al fraude sea increíblemente desafiante, especialmente a gran escala. La relativa novedad de los pagos instantáneos también crea un terreno fértil para el delito, ya que los estafadores buscan explotar posibles lagunas en la transformación digital de las empresas. Estos desafíos tienen un costo muy alto: según el Reporte Global de Amenazas de Fortinet, a nivel regional, el número de ataques de ransomware alcanzó 316 casos en 2024 y hasta octubre de 2025 ya se contabilizaban 317 incidentes.
De acuerdo con el último informe Scamscope de ACI Worldwide, como segundo mercado mundial de pagos en tiempo real, se prevé que Brasil registre el mayor crecimiento en pérdidas por estafas a través de aplicaciones, en comparación con otros mercados analizados. Asimismo, se proyecta que las pérdidas por estafas a través de aplicaciones en ese país aumenten en casi un 40% para 2028.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en los servicios financieros ha añadido otra capa de complejidad, tanto en términos de permitir delitos financieros sofisticados como en el fortalecimiento de las defensas contra ellos. Estas herramientas otorgan a los estafadores una velocidad, precisión y escala sin precedentes, lo que puede abrumar las medidas de seguridad tradicionales.
Como resultado, el crimen financiero respaldado por IA va en aumento. En particular, el fraude de identidad sintética, donde los estafadores pueden mezclar datos reales con datos falsos para crear perfiles ficticios que parecen legítimos, ha experimentado un aumento astronómico. Asimismo, se detalla que América Latina concentra el 48,3% de los casos de fraude de identidad sintética, muy por encima de otras regiones, mientras que Europa, Medio Oriente y África muestran una prevalencia mayor del fraude de primera persona. Comprender estas dinámicas y desplegar estratégicamente la IA para contrarrestar el crimen impulsado por la propia IA es fundamental para proteger el ecosistema financiero global.
La granularidad de los datos antifraude es clave para optimizar el entrenamiento de los sistemas de IA en la identificación de anomalías. Estas herramientas requieren la información estratégica que proveen los datos (o señales). Al conectar este flujo a un modelo de intercambio seguro entre instituciones del sector, se fortalece drásticamente la protección de la información real.
Cuanta más información personal tenga la IA de un criminal, más capaz será de escabullirse de forma convincente a través de las redes de seguridad. Limitar el acceso de los delincuentes a las señales de datos es una parte vital para salvaguardar a las personas y a las empresas, pero las frecuentes brechas de seguridad han inundado el mercado negro con una gran cantidad de datos altamente personales.
La mejor opción es asegurarse de que los sistemas de IA antifraude de los bancos tengan acceso a más y mejores datos que los delincuentes. Cuando se trata de pagos en tiempo real, esto significa que las empresas de pagos globales más grandes, que han estado en el mercado durante décadas, tienen una clara ventaja. Las organizaciones sofisticadas que procesan miles de millones de transacciones y billones de dólares tienen mucha más información a su disposición, han estado utilizando IA durante años y están a años luz de distancia en cuanto al conocimiento de los comportamientos y patrones de sus clientes (KYC).
Por ejemplo, la biometría del comportamiento, patrones de escritura, movimientos del mouse, dinámica de toque, entre otros, puede ayudar a analizar el comportamiento único y señalar desviaciones. Al ser un proceso de autenticación continua, esto puede dar a las instituciones financieras una ventaja sobre los actores criminales. Tomado en su conjunto, esta vasta cantidad de datos globales puede ayudar a las instituciones financieras no sólo a prevenir intentos de fraude, sino a anticipar fraudes futuros.
Los bancos pequeños y medianos son los más vulnerables al crimen financiero respaldado por IA porque generalmente tienen menos datos que sus pares más grandes y menos recursos para invertir en seguridad. Una solución es asociarse con procesadores de pagos globales, obteniendo así acceso a señales mucho más grandes y a una IA de lucha contra el crimen más sofisticada. Debido a que a la empresa de pagos le interesa prevenir la mayor cantidad de fraude posible, no existe una diferenciación significativa entre la seguridad que se ofrece a los diferentes niveles de bancos; los clientes de los bancos pequeños/regionales están tan protegidos como los de sus pares más grandes.
Otro beneficio de participar en este gran ecosistema es la capacidad de los bancos para aprender más sobre sus propios clientes. Más y mejores datos de los clientes ayudan a los bancos a identificar las macrotendencias de manera más oportuna, así como lagunas potencialmente pasadas por alto o necesidades de los clientes.
Esta información ayuda a movilizarlos para desarrollar los productos y servicios necesarios. Más allá de desbloquear nuevas fuentes de ingresos potenciales para el banco, los mejores productos mejoran la satisfacción del cliente y, con los límites de control apropiados, ayudan a contribuir a un ecosistema financiero general más seguro.
La proliferación de los pagos en tiempo real y el aumento simultáneo de los delitos financieros impulsados por IA exigen un cambio de paradigma en las estrategias de seguridad. El futuro de la seguridad financiera radica en la integración fluida de esta tecnología en todos los aspectos de las operaciones de seguridad. Al aprovechar el poder de la IA y los efectos de red de los grandes socios de pagos, las instituciones financieras no solo pueden protegerse contra las amenazas y pérdidas actuales, sino también anticipar y mitigar los riesgos futuros. La colaboración entre las instituciones financieras, los reguladores y los proveedores de tecnología será fundamental para desarrollar marcos de seguridad sólidos que puedan mantener el ritmo de las amenazas en constante evolución.
La rápida evolución y adopción global de los esquemas de pago en tiempo real marca un cambio crucial en el ecosistema financiero mundial, mejorando las economías y la inclusión financiera, e introduciendo nuevas oportunidades para el crimen. Un beneficio imprevisto de los sistemas heredados (Legacy) que tardan días o semanas en procesar las transacciones es el tiempo adicional que tienen las instituciones financieras para identificar y prevenir el fraude.
Las transacciones que se procesan en segundos tienen un impacto profundamente positivo en la eficiencia y en las experiencias de los clientes, pero esa misma velocidad hace que detectar y responder al fraude sea increíblemente desafiante, especialmente a gran escala. La relativa novedad de los pagos instantáneos también crea un terreno fértil para el delito, ya que los estafadores buscan explotar posibles lagunas en la transformación digital de las empresas. Estos desafíos tienen un costo muy alto: según el Reporte Global de Amenazas de Fortinet, a nivel regional, el número de ataques de ransomware alcanzó 316 casos en 2024 y hasta octubre de 2025 ya se contabilizaban 317 incidentes.
De acuerdo con el último informe Scamscope de ACI Worldwide, como segundo mercado mundial de pagos en tiempo real, se prevé que Brasil registre el mayor crecimiento en pérdidas por estafas a través de aplicaciones, en comparación con otros mercados analizados. Asimismo, se proyecta que las pérdidas por estafas a través de aplicaciones en ese país aumenten en casi un 40% para 2028.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en los servicios financieros ha añadido otra capa de complejidad, tanto en términos de permitir delitos financieros sofisticados como en el fortalecimiento de las defensas contra ellos. Estas herramientas otorgan a los estafadores una velocidad, precisión y escala sin precedentes, lo que puede abrumar las medidas de seguridad tradicionales.
Como resultado, el crimen financiero respaldado por IA va en aumento. En particular, el fraude de identidad sintética, donde los estafadores pueden mezclar datos reales con datos falsos para crear perfiles ficticios que parecen legítimos, ha experimentado un aumento astronómico. Asimismo, se detalla que América Latina concentra el 48,3% de los casos de fraude de identidad sintética, muy por encima de otras regiones, mientras que Europa, Medio Oriente y África muestran una prevalencia mayor del fraude de primera persona. Comprender estas dinámicas y desplegar estratégicamente la IA para contrarrestar el crimen impulsado por la propia IA es fundamental para proteger el ecosistema financiero global.
La granularidad de los datos antifraude es clave para optimizar el entrenamiento de los sistemas de IA en la identificación de anomalías. Estas herramientas requieren la información estratégica que proveen los datos (o señales). Al conectar este flujo a un modelo de intercambio seguro entre instituciones del sector, se fortalece drásticamente la protección de la información real.
Cuanta más información personal tenga la IA de un criminal, más capaz será de escabullirse de forma convincente a través de las redes de seguridad. Limitar el acceso de los delincuentes a las señales de datos es una parte vital para salvaguardar a las personas y a las empresas, pero las frecuentes brechas de seguridad han inundado el mercado negro con una gran cantidad de datos altamente personales.
La mejor opción es asegurarse de que los sistemas de IA antifraude de los bancos tengan acceso a más y mejores datos que los delincuentes. Cuando se trata de pagos en tiempo real, esto significa que las empresas de pagos globales más grandes, que han estado en el mercado durante décadas, tienen una clara ventaja. Las organizaciones sofisticadas que procesan miles de millones de transacciones y billones de dólares tienen mucha más información a su disposición, han estado utilizando IA durante años y están a años luz de distancia en cuanto al conocimiento de los comportamientos y patrones de sus clientes (KYC).
Por ejemplo, la biometría del comportamiento, patrones de escritura, movimientos del mouse, dinámica de toque, entre otros, puede ayudar a analizar el comportamiento único y señalar desviaciones. Al ser un proceso de autenticación continua, esto puede dar a las instituciones financieras una ventaja sobre los actores criminales. Tomado en su conjunto, esta vasta cantidad de datos globales puede ayudar a las instituciones financieras no sólo a prevenir intentos de fraude, sino a anticipar fraudes futuros.
Los bancos pequeños y medianos son los más vulnerables al crimen financiero respaldado por IA porque generalmente tienen menos datos que sus pares más grandes y menos recursos para invertir en seguridad. Una solución es asociarse con procesadores de pagos globales, obteniendo así acceso a señales mucho más grandes y a una IA de lucha contra el crimen más sofisticada. Debido a que a la empresa de pagos le interesa prevenir la mayor cantidad de fraude posible, no existe una diferenciación significativa entre la seguridad que se ofrece a los diferentes niveles de bancos; los clientes de los bancos pequeños/regionales están tan protegidos como los de sus pares más grandes.
Otro beneficio de participar en este gran ecosistema es la capacidad de los bancos para aprender más sobre sus propios clientes. Más y mejores datos de los clientes ayudan a los bancos a identificar las macrotendencias de manera más oportuna, así como lagunas potencialmente pasadas por alto o necesidades de los clientes.
Esta información ayuda a movilizarlos para desarrollar los productos y servicios necesarios. Más allá de desbloquear nuevas fuentes de ingresos potenciales para el banco, los mejores productos mejoran la satisfacción del cliente y, con los límites de control apropiados, ayudan a contribuir a un ecosistema financiero general más seguro.
La proliferación de los pagos en tiempo real y el aumento simultáneo de los delitos financieros impulsados por IA exigen un cambio de paradigma en las estrategias de seguridad. El futuro de la seguridad financiera radica en la integración fluida de esta tecnología en todos los aspectos de las operaciones de seguridad. Al aprovechar el poder de la IA y los efectos de red de los grandes socios de pagos, las instituciones financieras no solo pueden protegerse contra las amenazas y pérdidas actuales, sino también anticipar y mitigar los riesgos futuros. La colaboración entre las instituciones financieras, los reguladores y los proveedores de tecnología será fundamental para desarrollar marcos de seguridad sólidos que puedan mantener el ritmo de las amenazas en constante evolución.
La rápida evolución y adopción global de los esquemas de pago en tiempo real marca un cambio crucial en el ecosistema financiero mundial, mejorando las economías y la inclusión financiera, e introduciendo nuevas oportunidades para el crimen. Un beneficio imprevisto de los sistemas heredados (Legacy) que tardan días o semanas en procesar las transacciones es el tiempo adicional que tienen las instituciones financieras para identificar y prevenir el fraude.
Las transacciones que se procesan en segundos tienen un impacto profundamente positivo en la eficiencia y en las experiencias de los clientes, pero esa misma velocidad hace que detectar y responder al fraude sea increíblemente desafiante, especialmente a gran escala. La relativa novedad de los pagos instantáneos también crea un terreno fértil para el delito, ya que los estafadores buscan explotar posibles lagunas en la transformación digital de las empresas. Estos desafíos tienen un costo muy alto: según el Reporte Global de Amenazas de Fortinet, a nivel regional, el número de ataques de ransomware alcanzó 316 casos en 2024 y hasta octubre de 2025 ya se contabilizaban 317 incidentes.
De acuerdo con el último informe Scamscope de ACI Worldwide, como segundo mercado mundial de pagos en tiempo real, se prevé que Brasil registre el mayor crecimiento en pérdidas por estafas a través de aplicaciones, en comparación con otros mercados analizados. Asimismo, se proyecta que las pérdidas por estafas a través de aplicaciones en ese país aumenten en casi un 40% para 2028.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en los servicios financieros ha añadido otra capa de complejidad, tanto en términos de permitir delitos financieros sofisticados como en el fortalecimiento de las defensas contra ellos. Estas herramientas otorgan a los estafadores una velocidad, precisión y escala sin precedentes, lo que puede abrumar las medidas de seguridad tradicionales.
Como resultado, el crimen financiero respaldado por IA va en aumento. En particular, el fraude de identidad sintética, donde los estafadores pueden mezclar datos reales con datos falsos para crear perfiles ficticios que parecen legítimos, ha experimentado un aumento astronómico. Asimismo, se detalla que América Latina concentra el 48,3% de los casos de fraude de identidad sintética, muy por encima de otras regiones, mientras que Europa, Medio Oriente y África muestran una prevalencia mayor del fraude de primera persona. Comprender estas dinámicas y desplegar estratégicamente la IA para contrarrestar el crimen impulsado por la propia IA es fundamental para proteger el ecosistema financiero global.
La granularidad de los datos antifraude es clave para optimizar el entrenamiento de los sistemas de IA en la identificación de anomalías. Estas herramientas requieren la información estratégica que proveen los datos (o señales). Al conectar este flujo a un modelo de intercambio seguro entre instituciones del sector, se fortalece drásticamente la protección de la información real.
Cuanta más información personal tenga la IA de un criminal, más capaz será de escabullirse de forma convincente a través de las redes de seguridad. Limitar el acceso de los delincuentes a las señales de datos es una parte vital para salvaguardar a las personas y a las empresas, pero las frecuentes brechas de seguridad han inundado el mercado negro con una gran cantidad de datos altamente personales.
La mejor opción es asegurarse de que los sistemas de IA antifraude de los bancos tengan acceso a más y mejores datos que los delincuentes. Cuando se trata de pagos en tiempo real, esto significa que las empresas de pagos globales más grandes, que han estado en el mercado durante décadas, tienen una clara ventaja. Las organizaciones sofisticadas que procesan miles de millones de transacciones y billones de dólares tienen mucha más información a su disposición, han estado utilizando IA durante años y están a años luz de distancia en cuanto al conocimiento de los comportamientos y patrones de sus clientes (KYC).
Por ejemplo, la biometría del comportamiento, patrones de escritura, movimientos del mouse, dinámica de toque, entre otros, puede ayudar a analizar el comportamiento único y señalar desviaciones. Al ser un proceso de autenticación continua, esto puede dar a las instituciones financieras una ventaja sobre los actores criminales. Tomado en su conjunto, esta vasta cantidad de datos globales puede ayudar a las instituciones financieras no sólo a prevenir intentos de fraude, sino a anticipar fraudes futuros.
Los bancos pequeños y medianos son los más vulnerables al crimen financiero respaldado por IA porque generalmente tienen menos datos que sus pares más grandes y menos recursos para invertir en seguridad. Una solución es asociarse con procesadores de pagos globales, obteniendo así acceso a señales mucho más grandes y a una IA de lucha contra el crimen más sofisticada. Debido a que a la empresa de pagos le interesa prevenir la mayor cantidad de fraude posible, no existe una diferenciación significativa entre la seguridad que se ofrece a los diferentes niveles de bancos; los clientes de los bancos pequeños/regionales están tan protegidos como los de sus pares más grandes.
Otro beneficio de participar en este gran ecosistema es la capacidad de los bancos para aprender más sobre sus propios clientes. Más y mejores datos de los clientes ayudan a los bancos a identificar las macrotendencias de manera más oportuna, así como lagunas potencialmente pasadas por alto o necesidades de los clientes.
Esta información ayuda a movilizarlos para desarrollar los productos y servicios necesarios. Más allá de desbloquear nuevas fuentes de ingresos potenciales para el banco, los mejores productos mejoran la satisfacción del cliente y, con los límites de control apropiados, ayudan a contribuir a un ecosistema financiero general más seguro.
La proliferación de los pagos en tiempo real y el aumento simultáneo de los delitos financieros impulsados por IA exigen un cambio de paradigma en las estrategias de seguridad. El futuro de la seguridad financiera radica en la integración fluida de esta tecnología en todos los aspectos de las operaciones de seguridad. Al aprovechar el poder de la IA y los efectos de red de los grandes socios de pagos, las instituciones financieras no solo pueden protegerse contra las amenazas y pérdidas actuales, sino también anticipar y mitigar los riesgos futuros. La colaboración entre las instituciones financieras, los reguladores y los proveedores de tecnología será fundamental para desarrollar marcos de seguridad sólidos que puedan mantener el ritmo de las amenazas en constante evolución.
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