La IA puede vencer al fraude con este método que analiza el comportamiento de los usuarios

La irrupción de la inteligencia artificial ha cambiado para siempre el escenario del fraude digital. En un mundo donde las amenazas evolucionan tan rápido como la tecnología, el enfoque tradicional de validar solo la identidad ha quedado rezagado y se necesitan otras posturas para frenar una problematica que afecta a usuarios y aempresas.

Lo que se busca ahora no es solamente centrarse en el evaluación física de la persona, como su rostro o datos biometricos, sino enfocarse en el comportamiento de los usuarios para distinguir a los legítimos de los impostores y combatir el crecimiento de ataques.

Actualmente, según Carlos Ayalde, CEO de GatekeeperX, “el fraude supera trillones de dólares en el mundo y además crece al mismo ritmo al que crecen los pagos digitales, es decir, entre un 20 y 25% cada año”, todo en medio de la implentación de IA para diseñar más ataques y superar validaciones de indentidad.

Cómo la IA es usada para realizar ciberataques

La inteligencia artificial no solo ha sido adoptada por los sistemas de defensa, sino también por los propios estafadores. Para Ayalde, “la IA juega un rol fundamental tanto en el ataque como en la defensa”. En el lado oscuro, se utiliza para generar imágenes, videos y páginas web que son réplicas exactas de las originales, con el objetivo de inducir al error al usuario final.

Además, existe una industria creciente conocida como “fraude como servicio”, donde se venden cursos, tutoriales y asesoría personalizada para cometer delitos digitales usando inteligencia artificial. Los criminales “son más innovadores, no tienen procesos, no tienen que validar nada con equipos de tecnología, legal o compliance”, advierte el directivo.

Mientras tanto, las instituciones deben lidiar con regulaciones, presupuestos y una menor velocidad de reacción.

Cómo es la nueva forma de validar la identidad usando IA

El paradigma tradicional de prevención de fraude se centraba en la validación de la identidad en el momento del acceso. Sin embargo, la sofisticación alcanzada por los atacantes obliga a ir mucho más allá.

La estrategia más efectiva en la actualidad es observar el comportamiento transaccional del usuario. El objetivo ya no es solo responder a la pregunta de si un cliente es quien dice ser, sino si realmente se comporta como lo haría habitualmente.

Esto implica analizar señales como el tipo de dispositivo utilizado, la ubicación geográfica al momento de la operación, los montos y patrones de consumo, y cualquier desviación respecto al historial.

En palabras del CEO, “las empresas han invertido mucho dinero en validar el control en la puerta de entrada, es decir, validar la identidad. Y entonces, el fraude ha ido mutando hacia suplantar la identidad cada vez de una manera más sofisticada y más bien ir a tener comportamientos extraños en la parte transaccional”.

Por eso, el reto actual es detectar no solo quién accede, sino cómo se comporta durante toda su interacción con la plataforma.

Las soluciones más innovadoras no se basan en multiplicar los controles, sino en hacerlos más inteligentes y flexibles. “Poner muchos más controles muchas veces no reduce el fraude, pero sí afecta a usuarios legítimos”, destaca Ayalde.

La clave está en aplicar modelos de inteligencia artificial que aprendan del comportamiento de los usuarios, comparen cada transacción con los historiales previos y detecten anomalías de forma autónoma. Este tipo de sistemas analiza millones de eventos, desde la apertura de sesiones hasta la creación de cuentas desde un mismo dispositivo o el uso de ubicaciones previamente asociadas a fraudes.

Ayalde pone un ejemplo práctico: “Empezamos a detectar si desde un mismo dispositivo móvil se están abriendo muchas cuentas. Puede que esas cuentas no hayan hecho todavía ninguna transacción, pero ya de entrada el sistema va entendiendo que aquí hay un comportamiento sospechoso y las va marcando como sospechosas para que se tomen decisiones cuando haga una transacción”.

Así, la inteligencia artificial no solo observa lo que ocurre, sino que reacciona en tiempo real y puede incluso contactar al usuario mediante una llamada automatizada para validar la operación.

La plataforma desarrollada por GatekeeperX ya está en funcionamiento en procesadores de pago de Latinoamérica, con resultados medibles. “Han reducido 10% el fraude que tenían antes, que ya era muy bajito. Pero sobre todo, lograron crecer más de tres puntos porcentuales la tasa de aprobación”, informa el CEO. Esto significa menos transacciones bloqueadas por error y una experiencia más fluida para los clientes legítimos.

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