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.
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?
Money20/20 USA 2025: Principales conclusiones y tendencias del sector
JuicyScore se unió a los líderes del sector en Money20/20 USA 2025, en Las Vegas. Desde el fraude impulsado por IA hasta la innovación transfronteriza, descubra las tendencias que están definiendo la próxima década de la infraestructura financiera.
Por qué los prestamistas de EE. UU. no pueden depender solo de los PII: el caso de la inteligencia de dispositivos
Análisis experto de Vasily Hawking, Business Development Director – North America, JuicyScore, sobre cómo la inteligencia de dispositivos ayuda a los prestamistas en EE. UU. a detectar el fraude de identidad sintética, optimizar el scoring y fortalecer la confianza digital centrada en la privacidad.
Scoring de riesgo sin PII: por qué la inteligencia de dispositivos encaja en la era DPDP de India
Manish Thakwani comparte perspectivas expertas sobre el scoring de riesgo sin PII en la era DPDP de India —por qué la inteligencia de dispositivos es clave para el cumplimiento, la prevención de fraude y el crecimiento.
Integrando a los próximos 30 millones: por qué la device intelligence es clave para la inclusión financiera en Indonesia
Dea Rachmanita Putri muestra cómo POJK 29/2024 y la device intelligence amplían el scoring – desbloqueando acceso al crédito para 30M indonesios.
La revolución fintech de Brasil construyó acceso a gran escala. Ahora enfrenta el costo de la velocidad
El sistema Pix de Brasil revolucionó los pagos y amplió el acceso financiero. Sin embargo, su rápido crecimiento también ha impulsado el fraude, el aumento del endeudamiento y nuevos riesgos sistémicos. Este artículo analiza las principales lecciones para el fintech global.
Ataques Basados en Habilidades Sociales: Cómo Protegerse de la Ingeniería Social
Las tecnologías modernas son cada vez más sólidas y las medidas de seguridad más sofisticadas. Sin embargo, existe una vulnerabilidad que no se puede “parchear”: la confianza humana.
Repensar la estrategia de riesgo en LATAM: aprendizajes desde la primera línea de la expansión fintech
Un artículo experto del Business Development Manager de JuicyScore, con aprendizajes de primera mano sobre la expansión fintech en América Latina. Descubra cómo las señales digitales y la inteligencia de dispositivos están redefiniendo la evaluación de riesgo en entornos con alta incidencia de fraude.
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Véalo en acción con un experto real
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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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