El fraude bancario se dispara y provoca pérdidas globales superiores a un billón de dólares por causa de tecnología anticuada incapaz de detener estafas en tiempo real
El sector bancario atraviesa una de las crisis silenciosas más significativas de los últimos tiempos: la incapacidad de sus sistemas tecnológicos para identificar y frenar estafas en tiempo real. Mientras los delincuentes perfeccionan sus técnicas y emplean inteligencia artificial para multiplicar sus ataques, muchas entidades financieras continúan usando infraestructuras antiguas, lentas y fragmentadas. Esto ha provocado que las pérdidas globales por fraude en 2024 superen los 1,03 billones de dólares, equivalentes a unos 890.000 millones de euros según el cambio actual, de acuerdo con información de la Alianza Global Antiestafa (GASA), lo que evidencia una brecha tecnológica que vulnera tanto a bancos como a sus clientes.
Un informe elaborado por SAS, bajo el título Soluciones impulsadas por IA para un problema de un billón de dólares, expone que las estafas no solo han crecido en cantidad, sino también en complejidad, rapidez y capacidad de adaptación.
Ante esta situación, la reacción del sector financiero ha sido catalogada como “insuficiente”. Según la investigadora Ana Collado, Fraud & Security Intelligence Manager para SAS en Iberia, “los delincuentes emplean las mismas tecnologías avanzadas disponibles para las instituciones, al tiempo que explotan aspectos psicológicos como la urgencia, el miedo y la falsa autoridad para presionar a las víctimas a actuar”.
Aumenta el número de víctimas de estafa
GASA indica que cerca del 50% de los consumidores recibe intentos de estafa al menos una vez por semana. Sin embargo, únicamente el 4% de las víctimas logra recuperar completamente el dinero sustraído. Este dato muestra la rapidez con la que actúan los estafadores, aún más en un contexto donde los pagos instantáneos se han generalizado en numerosos países.
Mientras que antes existían varias horas para que un banco detectara una anomalía y frenar un pago, hoy las operaciones se concretan en cuestión de segundos, dejando escaso margen para intervenir cuando el usuario ya ha sido manipulado o presionado para efectuar una transferencia.
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El peligro de la desconexión
El informe de SAS destaca que el principal desafío no es anticipar cuál será la próxima estafa, sino desarrollar plataformas capaces de responder con rapidez a amenazas que evolucionan constantemente. Actualmente, uno de los fallos más críticos del sector reside en la fragmentación de sus datos. Muchos bancos usan sistemas aislados para la gestión de riesgos, fraudes y delitos financieros, lo que imposibilita obtener una visión integral del comportamiento de los clientes.
Cuando una estafa se despliega a través de distintos canales —como apps móviles, correos electrónicos, llamadas o sesiones web— no existe una herramienta que capture todas las señales necesarias para alertar a tiempo de un posible problema. Esta desconexión se agrava por la baja calidad de los datos, dificultando que los modelos aprendan a distinguir conductas fraudulentas de operaciones legítimas.
Otro obstáculo significativo es la dependencia de reglas antiguas y modelos convencionales diseñados para identificar anomalías en transacciones, no modificaciones en el comportamiento humano. Las estafas actuales, especialmente las basadas en ingeniería social, no intentan vulnerar el sistema, sino convencer a la víctima para que realice la operación por sí misma.
Técnicamente, la transacción parece totalmente normal: no hay movimientos inusuales ni patrones sospechosos. Esto explica por qué muchas estafas se detectan únicamente cuando ya se han consumado y el dinero ha salido de la cuenta.
Detener el fraude en tiempo real
SAS advierte que el sector bancario debe evolucionar hacia modelos que integren análisis conductuales, perfiles dinámicos y modelos de intención, capaces de reconocer desviaciones incluso cuando las operaciones aparentan ser habituales. Esta actualización es especialmente urgente en un contexto dominado por pagos instantáneos. A pesar de su crecimiento, varios bancos continúan utilizando sistemas de puntuación por lotes o colas manuales, mecanismos que actúan demasiado tarde para bloquear un fraude en desarrollo.
Los expertos sugieren implementar puntuación y bloqueo en tiempo real junto con medidas adaptativas —como autenticación reforzada, avisos contextuales y verificaciones adicionales— para ganar segundos cruciales que permitan detener la estafa antes de que se pierda el dinero.
Alertas erróneas
El intento de fortalecer la seguridad mediante controles tradicionales también ha generado un incremento notable de falsos positivos. Estos sistemas producen miles de alertas que no corresponden a fraudes reales, saturando a los equipos encargados de la investigación y perjudicando la experiencia del cliente.
El exceso de señales generado por modelos obsoletos y umbrales rígidos impide que los analistas enfoquen su atención en las señales verdaderamente relevantes. Por eso, SAS recomienda la actualización en la detección mediante modelos más avanzados, estructuras de datos sólidas y ciclos de actualización continuos que mejoren la precisión sin afectar al usuario.
La empresa subraya que para responder eficazmente a las estafas se requieren procesos estandarizados, mejor coordinación entre departamentos y comunicaciones claras y proactivas con los clientes. Tras un incidente, una atención adecuada puede marcar la diferencia entre fidelizar al usuario o perderlo definitivamente. Sin embargo, la clave radica en disponer de datos variados, correctamente etiquetados y de alta calidad que permitan construir modelos precisos, ágiles y explicables.