La nueva frontera del fraude financiero ya no está en las contraseñas, sino en el comportamiento

El crecimiento de los pagos digitales ha venido acompañado de una transformación silenciosa del fraude financiero. Lo que antes dependía principalmente del robo de credenciales o la clonación de tarjetas hoy incorpora ingeniería social, identidades sintéticas y herramientas de inteligencia artificial capaces de hacer más convincentes y escalables los ataques. En este escenario, bancos, fintechs y comercios enfrentan un desafío cada vez más complejo: proteger a los usuarios sin comprometer la velocidad y simplicidad que caracterizan a los pagos digitales.

Las cifras muestran que el fraude dejó de ser un problema ocasional para convertirse en un fenómeno permanente. En Colombia se registran cerca de 94 ataques por segundo contra entidades financieras y sus clientes, de acuerdo con Asobancaria.

“Hoy convergen tres tendencias que están redefiniendo la gestión del riesgo en el sector financiero. Por un lado, el fraude crece rápidamente y ha cambiado de naturaleza, impulsado por la ingeniería social y el uso de inteligencia artificial generativa. Por otro, la regulación exige sistemas de monitoreo en tiempo real, transparentes y auditables. Y, finalmente, la defensa depende cada vez más de la inteligencia artificial y de mecanismos de autenticación de baja fricción capaces de proteger al usuario sin afectar la experiencia de pago”, afirma Carlos Marín, CEO y cofundador de Akua.

Imagina a una persona que compra café todas las mañanas, a la misma hora y en la misma cafetería. De repente, pocos minutos después, aparece una compra de alto valor realizada desde otro dispositivo y en otra ciudad. En ese momento, la pregunta más importante ya no es “¿cuál es la contraseña?”, sino “¿este comportamiento tiene sentido para este usuario?”. Esa es la nueva frontera de la prevención del fraude: en lugar de confiar únicamente en contraseñas o credenciales, la inteligencia artificial aprende cómo compra cada persona para identificar cuándo quien está pagando podría no ser realmente ella.

La respuesta de la industria apunta hacia modelos capaces de interpretar comportamientos, y no únicamente aplicar reglas predefinidas. La frecuencia de compra, los montos habituales, los horarios, la ubicación, los dispositivos utilizados y los tipos de comercio son algunas de las señales que permiten construir perfiles dinámicos de riesgo. Cuando una transacción se desvía significativamente de ese patrón, los sistemas pueden identificar anomalías y evaluar el nivel de riesgo antes de autorizar una operación.

Este cambio responde también a una necesidad económica. Además de combatir el fraude, las instituciones deben reducir los llamados “falsos positivos”: transacciones legítimas rechazadas por sospechas de riesgo. Para bancos, fintechs y comercios, el desafío consiste en bloquear actividades fraudulentas sin generar fricciones innecesarias ni afectar la conversión de pagos legítimos.

En este contexto, compañías como Akua están incorporando modelos de machine learning, autenticación inteligente, tokenización y mecanismos de análisis en tiempo real para fortalecer la gestión de riesgo durante todo el ciclo de una transacción. El objetivo no es únicamente detectar operaciones sospechosas, sino comprender mejor el comportamiento de los usuarios y tomar decisiones más precisas, transparentes y auditables.

Las consecuencias del fraude digital ya no solo se reflejan en el volumen de los ataques, sino también en su impacto económico. En Colombia, el promedio de pérdida reportada por cada consumidor víctima de fraude alcanza los 5,8 millones de pesos, de acuerdo con el más reciente Reporte sobre Fraude Digital de TransUnion.

“La lucha contra el fraude está entrando en una nueva etapa. Si durante años la prioridad fue proteger credenciales y datos, ahora el desafío consiste en interpretar señales en tiempo real y diferenciar una operación legítima de una actividad sospechosa con la menor fricción posible. La prevención está evolucionando desde reglas estáticas hacia modelos mucho más dinámicos y adaptativos”, concluye Marín.

A medida que los pagos digitales continúan expandiéndose y los fraudes incorporan nuevas tecnologías para escalar y sofisticar sus ataques, la capacidad de equilibrar seguridad, experiencia de usuario y confianza se perfila como uno de los principales factores de competitividad para bancos, fintechs y comercios. En este escenario, la gestión del riesgo dejará de ser únicamente una función de protección para convertirse en un elemento estratégico dentro de la experiencia financiera digital.