El entorno financiero en Latinoamérica enfrenta retos importantes con el uso de deepfakes e identidades sintéticas para cometer fraudes, algo que sin duda complica el panorama porque se mezclan datos reales con información inventada mediante inteligencia artificial, así que detectarlos a tiempo es la única forma de cuidar la operación y la reputación de la empresa.
¿Qué es el fraude sintético y por qué es tan difícil de identificar?
El fraude sintético se construye utilizando una mezcla de información auténtica con datos falsos o fabricados: nuevas direcciones, teléfonos no rastreables, fotos manipuladas o documentos alterados.
A diferencia de la suplantación tradicional, no se roba la identidad completa de una persona real, sino que se crea un nuevo “usuario digital” diseñado para engañar a los sistemas.
Características principales:
- Perfiles con historiales bancarios inexistentes.
- Documentos que parecen válidos a simple vista.
- Solicitudes que cumplen con requisitos básicos, pero muestran incoherencias en la data.
- Alto nivel de organización: redes criminales utilizan IA para automatizar el proceso.
Deepfakes: la nueva herramienta para evadir controles biométricos
Los deepfakes generan rostros manipulados o totalmente sintéticos para superar selfies, videollamadas o validaciones con prueba de vida.
Hoy pueden imitar expresiones, sincronizar labios e incluso replicar movimientos sutiles.
Se emplean para:
- Onboardings digitales.
- Activación de cuentas.
- Solicitud de crédito inmediato.
- Autorización de transacciones con biometría facial.
El reto para las instituciones es que el fraude puede parecer “real” incluso ante ojos humanos entrenados.
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Fraude digital en LATAM: cifras y tendencias clave para las financieras
El fraude digital en LATAM está en aumento, afectando a usuarios y empresas con cifras alarmantes. Conoce las tendencias clave y cómo proteger tus operaciones y datos sensibles.
Señales de alerta temprana
1. Datos inconsistentes o demasiado perfectos
Historial crediticio inexistente, direcciones sin registros previos, ingresos sin verificación o referencias no válidas.
2. Anomalías en documentos
Artefactos visuales, sombras irregulares, edges duplicados, errores en MRZ, compresión extraña.
3. Señales biométricas sospechosas
- Mirada fija sin variaciones naturales.
- Parpadeo irreal o sincronizado.
- Cambios abruptos de iluminación.
- Selfies con superficies brillantes o distorsionadas (típicas de pantallas).
4. Patrones de comportamiento digital
Teclado automatizado, velocidad anormal en el llenado de formularios, sesiones repetidas desde dispositivos sospechosos.
Soluciones recomendadas para detectar fraude sintético y deepfakes
Validación biométrica con prueba de vida avanzada
Algoritmos anti-spoofing 3D y análisis de microexpresiones para distinguir vida real de imágenes generadas.
Verificación documental con análisis forense
Detección de manipulación, inconsistencias en tipografía, metadata y firmas digitales.
Modelos de IA para identificar identidades sintéticas
Machine learning entrenado para reconocer patrones que no se presentan en usuarios reales.
Orquestación dinámica de riesgos
Ajuste automático del nivel de verificación según el comportamiento del usuario o señales sospechosas.
Cross-check con bases oficiales y fuentes verídicas
Consulta de listas autorizadas, padrones, burós y señales en fraude compartido.
Flujo recomendado para instituciones financieras
- Captura inicial del usuario
Recolección de datos básicos + selfie + documento.
- Verificación documental automatizada
Análisis técnico y match con parámetros de autenticidad.
- Biometría con prueba de vida avanzada
Validación 3D y algoritmos anti-deepfake.
- Match rostro–documento
Confirmación entre foto viva y foto del documento.
- Evaluación de riesgo sintético
Revisión de consistencia de datos, historial y comportamiento.
- Trazabilidad y evidencias
Sellos de tiempo, hash y auditoría para resolver disputas y cumplir con reguladores.
Prepara a tu institución para 2026
Los delincuentes ya operan con herramientas que automatizan la creación de identidades falsas y deepfakes. Solo las instituciones que integran multibiometría avanzada, IA y orquestación de riesgos pueden frenar este tipo de fraude antes de que penetre su sistema.
