Money20/20 USA 2026: conclusiones y tendencias emergentes para equipos de riesgo
Conclusiones de Money20/20 USA 2026 para equipos de riesgo: agentes de IA, inclusión, IA en ambos lados del fraude y scoring en nuevos rieles de pago.
Privacy by Design: por qué este principio está definiendo el futuro de la gestión del riesgo digital
Privacy by Design reduce la dependencia de los sistemas de prevención de fraude respecto de los datos personales e impulsa el desarrollo de nuevas tecnologías de evaluación de riesgo. Al analizar las características del dispositivo y el comportamiento del usuario, estos sistemas pueden detectar fraudes sin identificar directamente a las personas, al tiempo que reducen los riesgos asociados al procesamiento y almacenamiento de datos.
JuicyScore: extensión del scoring antifraude y de la autenticación de dispositivos mediante un enfoque generalizado de clúster-grafo
Cómo JuicyScore combina el scoring antifraude, la autenticación de dispositivos y el análisis de clúster-grafo para detectar patrones de fraude conectados y fortalecer los controles de riesgo operativo.
Prevención de fraude en Pix: las señales que aparecen antes de la transacción
El fraude en Pix muchas veces se decide demasiado tarde. Vea cómo las señales de dispositivo, comportamiento y red en el onboarding y el inicio de sesión detienen las estafas antes de que se confirme la transferencia.
Cómo evaluar la calidad de DeviceID en 2026: el reto de los 8 navegadores que revela su verdadera estabilidad
No todas las soluciones DeviceID resisten igual el cambio entre navegadores y modos privados. Aquí tiene una prueba sencilla de 8 navegadores que los equipos de fraude pueden ejecutar en 10 minutos para medir la estabilidad real y entender qué dicen los resultados sobre su configuración actual.
El fuerte aumento de las inyecciones DOM: por qué las soluciones antifraude tradicionales están fallando
Cómo el secuestro moderno pasó del lado del servidor al navegador del usuario: el ataque se desarrolla de forma invisible, en tiempo real y sin dejar rastros en los logs. Y, lo más importante, por qué los sistemas antifraude tradicionales no logran detectar el problema, incluso cuando el usuario es legítimo.
LLM en la prevención del fraude y la gestión del riesgo: tecnologías, expectativas y limitaciones reales
A pesar del entusiasmo que rodea a los LLM, su aplicación en la gestión del riesgo requiere una evaluación equilibrada y crítica. ¿Cuáles son los casos de uso reales, las principales limitaciones y por qué los modelos generativos no pueden sustituir directamente los enfoques tradicionales de prevención del fraude?
Open Finance a escala: la arquitectura del riesgo en la economía brasileña de 100 mil millones de APIs
Brasil ha construido uno de los ecosistemas de Open Finance mas avanzados del mundo. A medida que los servicios financieros se vuelven programables e interconectados mediante APIs, el desafio deja de ser la velocidad y pasa a ser la resiliencia. ¿Que se necesita para construir una arquitectura de riesgo capaz de sostener Open Finance a gran escala?
Ver con claridad en línea: cómo las nuevas señales digitales ayudan a los modelos a gestionar el riesgo de forma más eficaz
La gestión de los niveles de aprobación en el crédito en línea es una búsqueda constante de equilibrio entre hacer el crédito más accesible y preservar la calidad del portafolio, en un entorno de información limitada y volátil.
Presión Fraudulenta Estacional: Cómo Deben Prepararse las Plataformas Financieras para los Períodos de Máximo Riesgo
La temporada navideña actúa como una prueba de estrés de alta presión para el fraude en el BNPL y el comercio electrónico — un momento en el que el tráfico se dispara más rápido de lo que la mayoría de los motores de riesgo pueden adaptarse, revelando patrones sutiles que el monitoreo rutinario rara vez captura. Para las empresas, diciembre es tradicionalmente un momento para resumir resultados y establecer planes a largo plazo. Para los equipos de Riesgo, es lo contrario: un período de monitoreo intensificado y alerta elevada.
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Descubra información real de dispositivos
Vea cómo las huellas únicas de los dispositivos le ayudan a vincular usuarios recurrentes y distinguir clientes reales de estafadores.
Comprenda escenarios comunes de fraude
Conozca las principales tácticas de fraude en su mercado — y vea cómo puede bloquearlas.
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