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Fraude de Primera Persona: El Costo Oculto de los «Buenos» Clientes

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Fraude de Primera Persona:
El Riesgo Oculto Detrás de los “Buenos” Clientes

Revelando el Riesgo con un Enfoque Unificado

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Jason Abbott 

En la incansable lucha contra el fraude, nuestra industria tradicionalmente se ha enfocado intensamente en ataques de terceros —los criminales evidentes que intentan robar identidades o secuestrar cuentas. Si bien este enfoque es crucial, puede oscurecer una amenaza mucho más insidiosa y subestimada: el fraude de primera persona (FPF, por sus siglas en inglés).

El fraude de primera persona ocurre cuando un cliente aparentemente legítimo manipula productos o servicios con fines de lucro. A diferencia de los estafadores externos, estas personas a menudo usan su identidad real, lo que los hace increíblemente difíciles de detectar con métodos tradicionales de prevención. Su naturaleza sigilosa hace que el FPF pase desapercibido, disfrazándose como riesgo crediticio o deuda incobrable, erosionando silenciosamente la rentabilidad de muchas empresas a nivel global.

Las formas del Fraude de Primera Persona: más allá de la deuda incobrable

El FPF se presenta en múltiples formas:
  • Sin intención de pagar: El tipo más dañino. El solicitante adquiere un préstamo, línea de crédito o dispositivo con la intención deliberada de no pagar desde el principio. Puede parecer solvente en papel, pero su verdadero objetivo es incumplir.
  • Ingresos o empleo falsos: Inflar ingresos, crear empleos falsos o tergiversar obligaciones financieras para obtener mejores condiciones o mayores límites de crédito.
  • Esquemas de «Bust-Out»: Comenzar con un buen historial de pagos, para luego maximizar líneas de crédito y desaparecer o declararse en bancarrota.
  • Fraude amistoso / abuso de contracargos: Disputar cargos legítimos o fingir no haber recibido productos o servicios para evitar el pago.
  • Cierre temprano de cuentas / «churn»: Usar la cuenta para obtener un beneficio puntual (como un bono o cashback) y luego cerrarla inmediatamente, generando pérdidas para el proveedor.

El mayor reto del FPF — especialmente en casos de “sin intención de pagar”— es que difumina la línea entre riesgo crediticio y fraude. Un cliente puede parecer simplemente una “mala cuenta”, cuando en realidad es un estafador. Los sistemas de prevención tradicionales, separados de las evaluaciones de riesgo crediticio, no están diseñados para detectar este tipo de engaño.

Por Qué el FPF Pasa Desapercibido: La Línea Borrosa de la Intención

Detectar FPF es complicado por varias razones:

  • Identidad auténtica: El solicitante utiliza su nombre, dirección y documentos genuinos. Esto dificulta que las verificaciones estándar lo identifiquen como fraudulento.
  • Demostrar intención es difícil: A diferencia del robo de identidad, donde el fraude es evidente, el FPF requiere identificar anomalías conductuales y señales sutiles de premeditación.
  • Operaciones fragmentadas: Riesgo crediticio, fraude y cobranzas a menudo trabajan de forma aislada, usando sistemas y datos distintos, lo que impide tener una visión integral del cliente.
  • Falta de datos relevantes: Los modelos crediticios tradicionales se centran en el historial de pagos, pero no incluyen señales dinámicas en tiempo real, como inconsistencias en aplicaciones, biometría conductual o inteligencia de dispositivos.

Unificar el Riesgo para Detectar el Fraude de Primera Persona con Inteligencia Conductual

Combatir eficazmente el FPF —especialmente el tipo “sin intención de pagar”— requiere un enfoque unificado y basado en datos que elimine los silos entre fraude, riesgo crediticio e incluso cobranzas. Esto implica añadir una capa esencial de inteligencia conductual a las evaluaciones de riesgo.

¿Cómo lo logramos?

  • Orquestar una Vista 360° del Solicitante: La clave está en conectar datos diversos: no solo del buró, sino también fuentes alternativas, inteligencia de dispositivos, datos de telecomunicaciones e historial interno. Esta combinación permite construir un perfil completo que revela inconsistencias y señales de alerta propias del FPF.
  • Detección Temprana de Intención Fraudulenta : Más allá de las verificaciones estándar, capturar señales de comportamiento desde la solicitud permite obtener insights valiosos, como:

    • Comportamiento en el formulario: velocidad de llenado, uso excesivo de copiar/pegar, cambios rápidos, navegación inusual.
    • Huella digital del dispositivo: uso del mismo dispositivo para múltiples identidades, uso de emuladores o VPNs.
    • Anomalías en la interfaz: interacciones que difieren del comportamiento típico de un usuario legítimo.

    Estas señales tempranas —invisibles para sistemas tradicionales— permiten intervenir antes de incurrir en pérdidas.

  • Modelos Avanzados de Machine Learning: Con estos datos enriquecidos, los modelos de ML pueden:

    • Detectar patrones anómalos que escapan a los controles básicos.
    • Correlacionar señales conductuales con riesgo.
    • Predecir la intención de no pagar mediante el análisis combinado de datos de solicitud, señales de comportamiento, historial de pagos y otros indicadores externos.

  • Decisiones en Tiempo Real y Adaptativas: El FPF requiere respuestas ágiles. Motores de decisión en tiempo real permiten evaluar el riesgo de cada solicitante al instante, aprobando a clientes legítimos y marcando para revisión los sospechosos. Estos sistemas se adaptan rápidamente conforme surgen nuevos patrones de fraude.

Conectar los Puntos a lo Largo del Ciclo de Vida del Cliente: Unificar las plataformas de riesgo crediticio, fraude y cobranzas ofrece beneficios clave:

  • Datos integrados: Las señales captadas durante la detección de fraude fortalecen los modelos de riesgo crediticio.
  • Alertas tempranas para cobranzas: Identificar FPF desde la solicitud permite priorizar estrategias de cobranza o evitar la incorporación de clientes riesgosos.
  • Ciclo de mejora continua: Los datos de desempeño en cobranzas y riesgo retroalimentan los modelos de fraude, afinando su precisión constantemente

Más Allá de la Deuda Incobrable: Prevenir el Fraude Desde el Origen

El fraude de primera persona no es simplemente una deuda mal pagada; es un acto deliberado que requiere una solución dedicada e inteligente. Al romper los silos tradicionales y adoptar un enfoque unificado que combine datos conductuales y tradicionales, se aproveche el poder del machine learning, y se tomen decisiones en tiempo real, las organizaciones pueden revelar esquemas de “sin intención de pagar” y prevenir pérdidas significativas.

Esto no solo protege la rentabilidad, sino que también enfoca los recursos en clientes legítimos, fomentando un ecosistema financiero más seguro y rentable para todos.


Jason Abbott es un líder con 18 años de experiencia en prevención de fraude y actualmente es Director de Soluciones para Fraude en Provenir. Está especializado en fraude en aplicaciones, identidad y autenticación, con sólida experiencia en gestión de productos y estrategias de salida al mercado para software antifraude. Ha ocupado puestos relevantes en bancos como JPMorgan Chase & Co., Barclays y HSBC, y contribuye activamente a la industria compartiendo conocimientos sobre amenazas emergentes.

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Revive esta poderosa conversación entre líderes del sector financiero y tecnológico.

El pasado 12 de agosto, cinco mujeres líderes compartieron sus trayectorias, desafíos y reflexiones sobre lo que significa liderar con propósito en espacios tradicionalmente dominados por hombres.

Desde historias personales hasta aprendizajes colectivos, esta mesa redonda virtual fue un espacio auténtico y transformador para visibilizar el impacto del liderazgo femenino en áreas como riesgo, crédito, fintech, datos y pagos.

  • 60 minutos
  • Español

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Telcos: La importancia de la experiencia del cliente para fomentar la lealtad a lo largo del ciclo de vida del suscriptor

Telcos: La importancia de la experiencia del cliente para fomentar la lealtad a lo largo del ciclo de vida del suscriptor

Cómo la toma de decisiones inteligente puede elevar el recorrido del suscriptor

Para las telcos, ofrecer una experiencia excepcional al cliente es más crucial que nunca. A medida que las ofertas de servicio se vuelven cada vez más estandarizadas (y la competencia florece), los proveedores deben diferenciarse para mantenerse a la vanguardia. ¿Y una de las mejores formas de lograrlo? Crear interacciones significativas y sin fricciones en cada punto de contacto con el suscriptor.

Una experiencia fluida y bien diseñada mejora la satisfacción, claro. Pero sus implicaciones van más allá: juega un papel clave en la reducción de la rotación, el aumento de la lealtad y la maximización del valor de vida de cada suscriptor. Desde el momento en que se incorpora un cliente hasta su gestión continua (y las gestiones de cobranza, si llegara a ser necesario), optimizar la experiencia del cliente es vital para mantener relaciones a largo plazo y superar a la competencia.

¿Cómo puedes elevar las experiencias de tus suscriptores? Con decisiones inteligentes e integrales sobre riesgos.

Optimización del onboarding en la industria de las telecomunicaciones: cómo la automatización está cambiando el juego
  • El desafío del onboarding:

    Incorporar nuevos clientes en el sector telco es un proceso complejo, en parte por las diversas necesidades de los clientes, que pueden ir desde individuos sin historial crediticio hasta grandes empresas. Los métodos tradicionales (es decir, manuales) suelen generar cuellos de botella, largos tiempos de espera y experiencias inconsistentes, lo cual genera frustración y aumenta el riesgo de cancelaciones.

    Además, hay una gran demanda por decisiones en tiempo real, como evaluaciones de crédito y revisiones contra fraude, que deben ejecutarse con rapidez y precisión para estar a la altura de las expectativas. Como respuesta, las telcos están recurriendo a la automatización para ofrecer una experiencia de onboarding más fluida.

  • Mejora de la experiencia del suscriptor:

    La automatización está transformando el onboarding, agilizando pasos clave que antes ralentizaban el proceso. Una de las aplicaciones más impactantes es la verificación de identidad, una etapa esencial en el recorrido del suscriptor. Las herramientas automatizadas pueden recopilar datos con rapidez y precisión, eliminando la necesidad de trámites en papel y mejorando la calidad de los perfiles desde el inicio.

    Otra parte clave es la evaluación de riesgo crediticio en tiempo real. Los sistemas automatizados permiten evaluar al instante la solvencia de un potencial suscriptor, tomando decisiones inmediatas que eliminan las revisiones manuales y los largos tiempos de espera asociados.

  • Reducción de fricción y prevención de fraude:

    El fraude es especialmente común en el sector telco. Solo el año pasado, aumentó un 12%, lo que se traduce en pérdidas adicionales de $38.95 mil millones. Las telcos deben equilibrar la necesidad de velocidad en el onboarding con la detección efectiva de fraude.

    La automatización basada en IA en los procesos de toma de decisiones puede desempeñar un papel fundamental: minimiza la fricción para los usuarios legítimos y garantiza medidas sólidas para detectar fraudes. Estas soluciones analizan múltiples datos en tiempo real para anticiparse al fraude sin afectar la experiencia del suscriptor honesto.

    Además, la integración de datos es clave para una experiencia coherente en todos los canales. Ya sea que el suscriptor comience en línea, en tienda o por app, la automatización permite recopilar e integrar toda la información de manera eficiente, brindando una experiencia personalizada y sin complicaciones. Y un suscriptor feliz = un cliente duradero.

Fidelización con precisión: cómo las decisiones de crédito inteligentes mejoran la experiencia del suscriptor
  • Decisiones personalizadas de riesgo:

    Los clientes esperan más que soluciones estándar, especialmente al tratarse de decisiones financieras como aprobaciones de crédito. Para las telcos, personalizar estas decisiones ayuda a gestionar el riesgo y, al mismo tiempo, mejora la satisfacción del cliente y fortalece la lealtad a la marca.

    Con datos en tiempo real puedes ofrecer opciones personalizadas (como límites de crédito o plazos de pago) adaptadas al perfil de cada usuario. ¿Clientes de alto riesgo? Ofrece términos más cautelosos. ¿Clientes de bajo riesgo? Límites más altos y aprobaciones rápidas.

  • Construyendo lealtad con soluciones financieras flexibles:

    Ofrecer productos financieros flexibles (precios personalizados, planes de pago adaptados) mejora aún más la experiencia. Aprovecha el historial del cliente para ofrecer precios que coincidan con su capacidad de pago, preferencias y tolerancia al riesgo. Esto genera una percepción de equidad y transparencia que fomenta la confianza en tu marca.

    Es clave comunicar de forma clara. Cuando das opciones (plazos, extensiones, upgrades), empoderar a los usuarios para tomar decisiones informadas, lo que fortalece las relaciones a largo plazo, especialmente en un entorno con tanta competencia.

  • El rol de la IA/ML en la evaluación de riesgos:

    Para ofrecer este tipo de flexibilidad se requiere tecnología avanzada como la toma de decisiones inteligente basada en IA/ML. Estos sistemas analizan grandes volúmenes de datos, evaluando en tiempo real la solvencia de los usuarios.

    Además, con algoritmos de machine learning, puedes refinar tus modelos con el tiempo, mejorando continuamente la toma de decisiones, detectando patrones de fraude y necesidades de apoyo financiero. Una estrategia impulsada por IA significa una experiencia más ágil y personalizada para el usuario, y una gestión de riesgos más matizada.

Gestión continua del cliente: monitoreo proactivo para una experiencia fluida

Una experiencia memorable no termina en el onboarding: se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida. Con monitoreo continuo de fraude y riesgo crediticio, puedes anticiparte a problemas sin interrumpir el servicio y, de hecho, mejorarlo.

Con analítica avanzada y herramientas basadas en IA, puedes detectar comportamientos sospechosos o anomalías en tiempo real. Funcionalidades como el monitoreo de SIM swap refuerzan la seguridad ante intentos de robo de identidad o toma de cuentas.

Y va más allá de mitigar riesgos. Las soluciones inteligentes permiten ofrecer experiencias personalizadas durante todo el ciclo de vida, maximizando oportunidades de upsell y cross-sell. Personalizar las ofertas puede generar un 40% más de ingresos en comparación con telcos que no lo hacen.

Ejemplo: un cliente frecuente viajero puede recibir un paquete de roaming especializado; uno que paga puntualmente, puede acceder a incentivos o upgrades. Este enfoque end-to-end no solo mejora la satisfacción, sino también la retención.

Con una tasa de rotación promedio del 30-35% en el sector, las ofertas personalizadas hacen que los suscriptores se sientan conectados y leales a la marca. La personalización basada en IA convierte las interacciones cotidianas en experiencias significativas.

Cobranza con empatía: estrategias para preservar relaciones mientras reduces la deuda incobrable

La cobranza representa un reto particular para las telcos. Recuperar pagos es esencial para la estabilidad financiera, pero también lo es mantener una relación positiva con los usuarios.

Con decisiones inteligentes, puedes implementar estrategias de cobranza personalizadas basadas en el historial de cada suscriptor. Los insights basados en datos permiten establecer términos de pago adaptados a la situación financiera de cada usuario, reduciendo presión y vergüenza.

Las soluciones con IA permiten segmentar clientes según su riesgo y comportamiento de pago. Por ejemplo, a un cliente de bajo riesgo que olvida un pago se le puede enviar un recordatorio amable; a uno de alto riesgo, opciones más proactivas.

Este enfoque centrado en el cliente ayuda a preservar la relación y reducir la rotación. Y con una comunicación transparente y empática, fortaleces aún más el vínculo con tus suscriptores.

Construyendo conexiones duraderas

Ofrecer una experiencia de cliente excepcional en cada etapa del ciclo de vida del suscriptor es esencial para gestionar riesgos, fomentar la lealtad y asegurar el crecimiento.

Desde el onboarding hasta la cobranza, cada punto es una oportunidad para construir relaciones sólidas. Adopta la automatización. Personaliza. Usa decisiones inteligentes.

Estas estrategias te permitirán reducir la fricción, ofrecer experiencias relevantes y proteger contra el fraude sin perder la confianza del cliente. Invertir en soluciones innovadoras de toma de decisiones ya no es opcional, es una estrategia clave para reducir la rotación y superar a la competencia.

¿Listo para elevar tu estrategia?

Descubre cómo las soluciones de decisión de Provenir pueden mejorar la experiencia del suscriptor.

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Libera el potencial de crecimiento – sin comprometer el riesgo

En su primera inclusión, Provenir ha sido reconocido como Strong Performer en The Forrester Wave™: AI Decisioning Platforms, Q2 2025. El informe señala:

“Provenir es ideal para clientes que buscan una solución de decisión todo-en-uno que incluya gestión de riesgo crediticio, fraude e identidad, cobranzas y gestión del cliente.”

Por qué creemos que Provenir se destaca:

  • Decisión todo-en-uno:

    Combina datos, toma de decisiones y analítica impulsada por IA para decisiones más inteligentes y rápidas.
  • Usabilidad de clase mundial:

    Calificaciones destacadas por una experiencia de usuario cohesionada e intuitiva, asegurando alta productividad y adopción en semanas, no meses.
  • Flexible y escalable:

    Herramientas de bajo código que permiten a los usuarios de negocio construir y adaptar estrategias de decisión sin depender de TI.
  • Decisiones inteligentes:

    Maximiza el valor de vida del cliente y minimiza el riesgo con decisiones potenciadas por IA a lo largo del ciclo de vida del cliente.

Forrester no respalda ninguna empresa, producto, marca o servicio incluido en sus publicaciones de investigación, ni recomienda a ninguna persona elegir los productos o servicios de una empresa o marca basándose en las calificaciones incluidas en dichas publicaciones. La información se basa en los mejores recursos disponibles. Las opiniones reflejan el juicio del momento y están sujetas a cambios. Para más información, consulta el enfoque de objetividad de Forrester aquí.

Obtén el informe completo de Forrester

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Encontrar nuevos suscriptores con buen perfil crediticio, mientras retienes a los actuales, puede ser especialmente desafiante para las empresas de telecomunicaciones en un entorno altamente competitivo.

Activar a esos suscriptores sin aumentar el riesgo es aún más difícil. Por eso es tan importante contar con la tecnología adecuada para la toma de decisiones.

Con la plataforma de decisiones impulsada por IA de Provenir, las telcos tienen el poder de aumentar las activaciones mientras minimizan el riesgo a lo largo del ciclo de vida del cliente.

Descubre todo lo que puedes lograr con una solución de decisiones unificada que ofrece:

  • Evaluaciones de riesgo más precisas
  • Decisiones en tiempo real
  • Procesos flexibles y basados en datos
Descubre cómo la Toma de Decisiones impulsada por IA de Provenir puede transformar tu negocio de telecomunicaciones.

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Más que un selfie:
Por qué la verificación digital de identidad no es la solución mágica contra el fraude moderno

  • jason headshot

En nuestro mundo cada vez más digital, la promesa de una incorporación de clientes sin fricciones y una verificación instantánea de identidad (ID&V) ha llevado a una adopción generalizada de soluciones de captura de documentos digitales y verificación mediante selfies. Estas tecnologías, frecuentemente elogiadas por su rapidez y conveniencia, sin duda han revolucionado la manera en que las empresas interactúan con sus clientes, permitiendo una expansión acelerada y una experiencia de usuario mucho más fluida.

Sin embargo, como Director de Soluciones de Fraude, mi postura es clara: la verificación digital de identidad, si bien es fundamental, no es una solución mágica para combatir las amenazas de fraude sofisticadas que enfrentamos hoy en día.

La creencia de que un escaneo perfecto de un documento y una prueba de vida convincente son suficientes para asegurar una identidad es una simplificación peligrosa. Si bien estas herramientas son eficaces para verificar la aparente autenticidad de un documento y la presencia de una persona viva, a menudo no detectan las formas más insidiosas de fraude que cuestan miles de millones a las empresas cada año.

Las grietas en la fachada de la verificación digital
¿Por qué no basta con la captura de documentos y la verificación con selfie?

  • La proliferación de deepfakes e identidades generadas por IA:

    Los delincuentes ahora tienen acceso a herramientas de IA que pueden crear documentos increíblemente realistas —desde licencias de conducir hasta pasaportes— en cuestión de segundos. También pueden generar videos e imágenes deepfake capaces de pasar controles básicos de prueba de vida. Cuando un criminal suplanta a una víctima agregando su rostro a un documento falso, la verificación inicial se invalida, ya que su cara coincide con la identificación fabricada, y puede pasar cualquier reto de prueba de vida. Confiar únicamente en evaluaciones visuales, ya sean humanas o automatizadas, es cada vez más riesgoso conforme mejora exponencialmente la calidad de estos fraudes.
  • Fugas de datos que alimentan el fraude de identidad:

    Las violaciones de datos son un problema constante, exponiendo grandes cantidades de información personal (PII). Esto pone a los consumidores en mayor riesgo de sufrir fraude de identidad. Los estafadores combinan con gran habilidad estos datos comprometidos con detalles fabricados para construir identidades sintéticas altamente creíbles, o para cometer fraude por suplantación con documentos falsos y datos reales. Un solo chequeo de ID&V digital, enfocado principalmente en la apariencia visual y una prueba de vida, no es suficiente para descubrir identidades falsas complejas que surgen de estas filtraciones.

  • El riesgo de tratar la verificación como un evento único:

    La verificación de identidad suele tratarse como un paso único durante el onboarding. Pero el perfil de riesgo de una persona o la integridad de su cuenta puede cambiar drásticamente con el tiempo. Si la solución solo se enfoca en el inicio, se deja una puerta abierta para fraudes futuros como la toma de cuentas o actividades como «muleo».

  • alta de inteligencia contextual:

    Las herramientas de ID&V digital están diseñadas para evaluar el documento y la selfie de forma aislada. No conectan estos datos con un panorama más amplio: patrones de comportamiento, inteligencia del dispositivo o historial de fraudes en otras fuentes.

La necesidad de atrapar a quienes se escapan de la red

La realidad es que muchos estafadores se escapan al usar solo ID&V digital. Estos son los autores del fraude de identidad sintética, fraudes sofisticados en aplicaciones, fraudes de pago y las primeras etapas de tomas de cuenta. A menudo operan en anillos de fraude, coordinando ataques que pueden parecer inofensivos de forma individual, pero que en conjunto revelan una amenaza sistémica.

El costo de estas amenazas no detectadas es enorme: pérdidas financieras directas, daño reputacional, aumento en los costos operativos y pérdida de confianza.

Aquí es donde una estrategia de prevención de fraude robusta y en múltiples capas deja de ser un beneficio para convertirse en una necesidad crítica. No se trata solo de verificar un documento y una cara, sino de entender el contexto de la identidad, la intención detrás de la solicitud y las redes de actividad que puedan indicar fraude organizado.

Cómo construir una defensa sólida contra el fraude

Una solución verdaderamente robusta debe llenar los vacíos que deja la verificación digital primaria, añadiendo capas clave para una detección y prevención del fraude más completa.

Así opera una solución integral:

  • Orquestación inteligente de datos:
    El primer paso para detectar fraudes sofisticados es tener toda la información relevante. Una plataforma poderosa integra diversas fuentes de datos —más allá de los proveedores de ID&V— incluyendo datos alternativos, tradicionales (como el buró de crédito), de comportamiento, inteligencia de dispositivos e historial interno de clientes. Esta vista holística permite detectar anomalías y conexiones entre actividades fraudulentas.
  • Modelos avanzados de machine learning:
    Con estos datos enriquecidos, los modelos de aprendizaje automático pueden detectar patrones sutiles en solicitudes, monitorear transacciones y detectar comportamientos sospechosos, incluso en fraudes complejos como identidad sintética, tomas de cuenta y esquemas de fraude emergentes. Estos modelos están diseñados específicamente para identificar anomalías y vínculos propios de redes de fraude.
  • Toma de decisiones en tiempo real:
    El fraude no espera, y tu sistema tampoco debería hacerlo. Una buena plataforma permite evaluar riesgos en tiempo real, aprobando aplicaciones legítimas o marcando las sospechosas en milisegundos. Esta velocidad es clave para mantener una experiencia fluida para el cliente sin comprometer la seguridad.
  • Perfilado y analítica de clientes:
    Más allá del primer chequeo, un enfoque completo construye perfiles ricos de clientes consolidando datos a lo largo del tiempo. Las herramientas de análisis permiten identificar comportamientos individuales o de red para tomar decisiones informadas con rapidez.
  • Motores de decisión flexibles:
    Las amenazas evolucionan. El motor de decisión debe permitir modificar reglas, estrategias y flujos de trabajo rápidamente, sin necesidad de programación extensa, para adaptarse de inmediato a nuevos patrones de fraude.

El futuro de la prevención del fraude:
integral, no complaciente

La verificación digital con captura de documentos y selfie es una línea de defensa esencial, ofreciendo velocidad y conveniencia. Sin embargo, frente a estafadores cada vez más astutos, el auge de los deepfakes, las constantes brechas de datos y las operaciones organizadas de fraude, depender exclusivamente de estos métodos es como dejar la puerta trasera abierta.

La verdadera solución mágica no es una sola tecnología, sino un enfoque integral, adaptativo e inteligente para la prevención del fraude. Al integrar datos diversos, usar machine learning avanzado y tomar decisiones informadas en tiempo real, las empresas pueden construir una defensa robusta que atrape a quienes intentan evadir el sistema, protegiendo sus activos y fomentando la confianza en la economía digital.

Reducir la fricción y evitar pérdidas por fraude.

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Cómo optimizar la rentabilidad con modelos de cobranza inteligentes y gestión de clientes basada en datos

On-Demand Webinar

Cómo optimizar la rentabilidad con modelos de cobranza inteligentes y gestión de clientes basada en datos

En un entorno económico desafiante, las empresas necesitan más que solo tácticas de recuperación: requieren una estrategia que combine inteligencia, tecnología y visión del cliente.

En este webinar descubrirás cómo organizaciones líderes están transformando sus modelos de cobranza y gestión de clientes para lograr:

  • Mayor recuperación de cartera
  • Reducción de costos operativos
  • Mejora en la experiencia del cliente
  • Rentabilidad sostenible

¿Qué aprenderás?

  • Cómo integrar cobranza, riesgo y gestión del cliente en un solo ecosistema
  • Casos reales de uso de analítica avanzada, IA y datos alternativos
  • Estrategias de segmentación para una cobranza personalizada y empática
  • Herramientas clave para transformar tus modelos tradicionales
Accede ahora a la grabación y lleva tu estrategia de cobranza al siguiente nivel:

Moderador

María Fernanda Moreno

María Fernanda Moreno

Provenir

Ejecutiva Comercial
Panelistas

César Muñoz

César Muñoz

Grupo Promerica

Director de Riesgos

Rafael Zapata

Rafael Zapata

Banorte

Director de Estrategia y Análisis de Producto

Gabriela Herrera

Gabriela Herrera

Provenir

Directora de Estrategia de Crecimiento

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Prevención del Fraude sin Límites

On-Demand Webinar

Prevención del Fraude sin Límites: Estrategias Impulsadas por IA para Mantenerse a la Vanguardia de las Amenazas Emergentes

Las amenazas de fraude evolucionan constantemente, volviéndose más sofisticadas y difíciles de detectar. La clave está en responder con agilidad, inteligencia y tecnología avanzada.

En nuestro webinar, «Prevención del Fraude sin Límites», expertos de Visa, Provenir y otros líderes de la industria comparten estrategias innovadoras para mitigar riesgos sin afectar la experiencia del cliente. Descubre cómo la combinación de IA, datos y decisiones en tiempo real está transformando la prevención del fraude y permitiendo que las empresas actúen con rapidez y precisión.

Este evento es una oportunidad única para escuchar a especialistas quienes discutirán casos reales, tecnologías disruptivas y mejores prácticas que marcan la diferencia en la detección y prevención del fraude financiero.

No dejes pasar la oportunidad de acceder a insights exclusivos que pueden fortalecer tu estrategia de riesgo.

Moderador

Mauricio González Malpica

Mauricio González Malpica

Provenir

Sales Director
Panelistas

Alejandro

Alejandro González

Visa

Director de Fraude Risk

Miriam

Miriam Audelo Firo

Provenir

Sr. Sales Executive

miguel maldonado

Miguel Maldonado

Provenir

VP de consultoría de soluciones
para Iberoamérica

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Detén a los defraudadores desde el primer intento

Detén a los defraudadores desde el primer intento

Cómo una plataforma de decisiones impulsada por IA puede optimizar la orquestación de tus datos contra el fraude

¿Sabías que…?

  • Cada minuto se roban más de 41,000 credenciales de cuentas.
  • Cada dos segundos, una persona es víctima de robo de identidad.
  • Los reportes de fraude por intercambio de SIM han aumentado un 400 % en los últimos cinco años.

Estas cifras son solo una muestra del creciente desafío que representa el fraude digital. A medida que las amenazas se vuelven más sofisticadas, las estrategias de detección y prevención utilizadas por las instituciones financieras también deben evolucionar.

La clave está en los datos. Cuanto mejor puedas orquestar y aprovechar la información relacionada con el fraude, más preciso será tu proceso de toma de decisiones. Esto te permitirá aprobar más operaciones con confianza y hacer crecer tu negocio de forma sostenible.

Descubre cómo una plataforma de decisiones basada en inteligencia artificial puede ayudarte a lograrlo.
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Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

Optimización de la Orquestación de Datos para la Prevención de Fraudes en Aplicaciones

Cómo la respuesta no siempre radica en tener más datos, sino en adoptar un enfoque más integral.
La creciente amenaza del fraude en aplicaciones

El mundo continúa volviéndose cada vez más digital, y los estafadores están aprovechando esta tendencia al encontrar constantemente nuevas formas de explotar cualquier debilidad en los sistemas tecnológicos y de servicios financieros. En particular, el fraude en aplicaciones ha surgido como una amenaza significativa en los servicios financieros, con intentos (y diversos tipos) que aumentan constantemente. Según el Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023, cerca del 5% de las transacciones digitales a nivel mundial en 2022 se consideraron posiblemente fraudulentas (4.2% específicamente para servicios financieros), y se registraron más de $4.5 mil millones en saldos pendientes en los Estados Unidos para préstamos de automóviles, tarjetas de crédito/venta al por menor y préstamos personales no garantizados, debido a identidades sintéticas (lo que marca un aumento del 27% desde 2020 y el nivel más alto registrado hasta ahora). Además, se observó un aumento del 39% en los intentos de fraude en servicios financieros de 2019 a 2022, siendo el fraude de identidad la categoría principal.

Entonces, ¿qué significa esto para las instituciones financieras, proveedores de pagos, prestamistas, fintech, y demás? Pues, significa que, a medida que los estafadores y sus trucos avanzan, nosotros también debemos poner al día la manera en que, como industria, los detectamos y evitamos. ¿Y cómo hacemos eso? Una pieza clave es la orquestación de datos, porque con una visión más amplia y completa de tus clientes, puedes:

  • Detectar y prevenir el fraude de manera más precisa, tanto en el proceso de incorporación como más adelante;
  • Garantizar que los clientes auténticos y elegibles al crédito no sufran las consecuencias mientras lo haces.
Intentos de fraude en aumento
Los intentos de fraude están en rápido aumento. Lo que hace más crucial que nunca que la industria de servicios financieros perfeccione la prevención. Según TransUnion, estos son los principales tipos de fraude y su crecimiento este año:
Tipo de fraudePorcentaje de fraude digital en 2022Cambio en el Volumen de 2019 a 2022
Tarjeta de crédito6.5%76%
Toma de control de cuentas6.3%81%
Robo real de identidad6.2%81%
ACH/Débito6.0%122%
Identidad sintética5.3%132%
**Informe sobre el Estado del Fraude Omnicanal de TransUnion de 2023
Para prevenir el fraude en solicitudes, las instituciones de servicios financieros deben emplear diversos mecanismos de detección, generalmente recopilados de socios/fuentes de datos, que incluyen verificación de identidad, screening y scoring. La verificación de identidad implica asegurarse de que el solicitante sea quien afirma ser, mientras que el screening implica verificar la información del solicitante en diversas bases de datos, como agencias de crédito y listas de observación, para identificar posibles señales de alerta. El scoring implica evaluar el riesgo asociado con el solicitante en función de varios puntos de datos, como historial crediticio, empleo y datos financieros. Examinar diversas fuentes de datos, que incluyen open banking, datos de agencias de crédito, correo electrónico y redes sociales, información del dispositivo, KYC (Conoce a tu cliente) y screening de sanciones, pueden utilizarse para verificar a) si una persona es realmente quien dice ser y b) si realmente tiene la intención de utilizar el producto financiero de manera responsable (es decir, ¿te pagará?).
¿Más datos para combatir el fraude? ¿O MEJORES datos?

Así que está claro que la prevención del fraude es crucial. Pero si tu reacción inmediata es comprar todos los datos… piénsalo de nuevo.

〝la reacción impulsiva ante el aumento de las violaciones de datos y el persistente fraude digital podría ser aumentar la verificación de identidad y los controles de autenticación. Sin embargo, la transición a una experiencia del cliente siempre activa y digital, evidenciada por el dramático aumento en las transacciones digitales en los últimos años, significa que los líderes en la prevención del fraude deben ser conscientes de la experiencia del cliente y permitir que el negocio impulse el crecimiento en los ingresos mientras reduce el riesgo de fraude.〞

Nuevamente, desde TransUnion,

Entonces, a pesar de lo tentador que puede ser utilizar más y más datos, necesitas equilibrarlo con a) la experiencia del consumidor (¿estás listo para agregar más fricción al viaje?) y b) el costo y la ineficiencia innecesarios de comprar más datos de los que necesitas. Porque cuanto mejor seas accediendo e integrando los datos correctos sobre el fraude, en el momento adecuado durante el recorrido del cliente, mejores resultados verás:
  • Menos fricción en la experiencia del consumidor.
  • Modelos de riesgo de fraude más precisos.
  • Mayor capacidad para evaluar la actividad fraudulenta y la intención de pago.
  • Más crecimiento, porque en última instancia, cuanto más hábil seas en prevenir el fraude, más confianza podrás tener en tus decisiones, lo que permite mejoras comerciales sostenibles en todo el ciclo de vida del cliente.
Sidenote: La analítica predictiva, como el aprendizaje automático integrado y la inteligencia artificial, también ayuda al analizar automáticamente vastas cantidades de datos y proporcionar ideas sobre patrones de comportamiento que podrían indicar fraude.
Eliminar los compartimentos de toma de decisiones

Los métodos tradicionales de detección de fraudes a menudo generan entornos aislados entre los equipos de fraude y riesgo, lo que conduce a una visión incompleta del cliente y de su solvencia crediticia. Para superar este desafío, las instituciones financieras deben considerar adoptar una solución de toma de decisiones de riesgo integral y completa que integre la gestión de fraudes y riesgos. Este enfoque permite una visión más completa de los clientes y su solvencia crediticia, al tiempo que detecta de manera precisa el fraude al eliminar el entorno aislado entre los equipos de fraude y riesgo.

Una perspectiva más completa e integrada de tus clientes te permite anticiparte a las amenazas, y una plataforma integral de toma de decisiones de riesgo garantiza que puedas mejorar constantemente tus modelos de riesgo de fraude y optimizar decisiones a medida que evolucionan las amenazas, todo al lado de tus decisiones de riesgo crediticio. La eliminación de estos entornos aislados ofrece máxima flexibilidad y agilidad en cada paso de tus procesos de toma de decisiones de riesgo. Reduce la complejidad de gestionar múltiples herramientas de detección de fraudes en línea y sistemas de toma de decisiones dispares con una solución unificada de extremo a extremo para fraude, crédito y cumplimiento en todo el recorrido del cliente. Y observa cómo tu negocio crece como resultado.

Descubre una detección de riesgo de fraude más precisa con una visión más integral y completa de tus clientes.

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