Multi accounting

En el mundo de las finanzas digitales, multi accounting — o uso múltiple de cuentas — se refiere a la creación y uso de múltiples cuentas de usuario por parte de una sola persona o entidad — a menudo para aprovechar vacíos del sistema, obtener ventajas injustas o encubrir actividades fraudulentas. Aunque no todos los casos de multi accounting son malintencionados, en sectores regulados como la banca, el crédito y las fintech, este comportamiento suele representar un vector de riesgo que requiere una investigación minuciosa.

Qué es el multi accounting

En esencia, el multi accounting implica que un usuario administre varias cuentas dentro del mismo ecosistema digital — normalmente con diferentes credenciales, dispositivos o direcciones IP para ocultar la coincidencia de identidades. En sectores como el gaming o el comercio electrónico, puede usarse para aprovechar bonos promocionales o recompensas por referidos. En los servicios financieros, sin embargo, puede reflejar intenciones más graves — como el lavado de dinero, el fraude de identidad o la manipulación de sistemas de credit scoring.

Las instituciones financieras y las plataformas fintech enfrentan cada vez mayores desafíos para detectar el multi accounting, ya que los estafadores utilizan herramientas sofisticadas como máquinas virtuales, emuladores, VPN o configuraciones de dispositivos aleatorias para parecer diferentes usuarios. En entornos que dependen del onboarding digital y la autenticación remota, los controles tradicionales como la coincidencia de IP o las cookies resultan insuficientes.

Por qué el multi accounting importa en el sector financiero

Para prestamistas digitales, bancos y proveedores BNPL, el multi accounting no detectado puede distorsionar la calidad de la cartera, ocultar patrones de morosidad y aumentar la exposición al fraude sintético o colusivo. Un mismo usuario podría solicitar varios créditos con distintos perfiles, inflando las tasas de aprobación antes de desaparecer con los saldos impagos. De forma similar, en programas promocionales o de cashback, el multi accounting puede erosionar los presupuestos de marketing y distorsionar el análisis del comportamiento del cliente.

Más allá de las pérdidas financieras, existe también una dimensión regulatoria. Bajo marcos normativos como la PSD2 europea, las instituciones deben mantener visibilidad clara sobre las identidades y comportamientos de los usuarios. El multi accounting socava esa transparencia — comprometiendo el cumplimiento, distorsionando los datos KYC y potencialmente violando los protocolos AML.

Cómo la device intelligence detecta el multi accounting

Las herramientas tradicionales de prevención del fraude suelen centrarse en datos personales o transaccionales. Sin embargo, la device intelligence adopta un enfoque de privacidad por diseño — analizando señales técnicas no personales para revelar vínculos ocultos entre cuentas. Al identificar parámetros de dispositivo compartidos, características de red, huellas de comportamiento o uso de emuladores, plataformas como JuicyScore pueden detectar patrones que demuestran que varias cuentas pertenecen al mismo usuario o clúster de dispositivos.

Por ejemplo, si múltiples solicitudes de crédito provienen de dispositivos con identificadores de hardware idénticos, versiones del sistema operativo similares o entornos virtuales replicados, el sistema puede marcarlas como intentos potenciales de multi accounting. Al combinar esto con el scoring conductual y los índices de riesgo, se crea una capa sólida de detección sin depender de información personal identificable (PII).

Otras formas de combatir el multi accounting

Aunque la device intelligence es una base poderosa, una defensa integral contra el multi accounting combina varias capas complementarias de protección:

1. Analítica de comportamiento El monitoreo continuo de patrones de uso permite diferenciar usuarios genuinos de actores fraudulentos. Al analizar movimientos del cursor, ritmo de escritura, trayectorias de navegación y tiempos de interacción, las plataformas pueden detectar comportamientos sospechosamente similares entre cuentas que parecerían independientes.
2. KYC avanzado y verificación de identidad Los trámites KYC mejorados — que incluyen pruebas de vida de documentos, verificación biométrica y verificación cruzada de datos — reducen la probabilidad de múltiples cuentas asociadas a una misma identidad. Sin embargo, deben equilibrarse con la privacidad del usuario y la rapidez del onboarding.
3. Análisis de patrones transaccionales Patrones de transacción repetidos o reflejados entre cuentas supuestamente distintas pueden ser un indicador claro de multi accounting. Vincular estos patrones financieros con señales de dispositivo y comportamiento mejora la precisión de detección y reduce falsos positivos.
4. Inteligencia de red e IP El monitoreo de direcciones IP, datos ASN y uso de VPN puede revelar grupos de cuentas que operan desde redes similares. Aunque los estafadores intenten ocultar estos rastros, correlacionar la inteligencia IP con las huellas de dispositivo aumenta la visibilidad.
5. Autenticación basada en riesgo (RBA) La RBA ajusta dinámicamente los requisitos de verificación según el nivel de riesgo contextual — por ejemplo, solicitando autenticación adicional si el inicio de sesión ocurre desde un nuevo dispositivo o una red no confiable. Este enfoque ayuda a frenar los intentos de multi accounting desde el acceso inicial.
6. Redes de inteligencia compartida Participar en redes de intercambio de inteligencia entre instituciones permite identificar defraudadores seriales o “granjas de cuentas” que operan en múltiples plataformas. El intercambio colaborativo de datos, incluso de forma agregada o anonimizada, ayuda a detectar patrones de multi accounting a nivel interinstitucional.

Cómo abordar el multi accounting en la práctica

Prevenir eficazmente el multi accounting requiere integrar estas herramientas dentro de un sistema unificado de gestión del riesgo. Un enfoque equilibrado permite a las instituciones detectar conexiones ocultas entre usuarios, mantener el cumplimiento normativo en materia de privacidad y conservar un proceso de incorporación fluido.

Para las organizaciones orientadas al cumplimiento, esto no se trata solo de prevenir el fraude — sino de sostener la confianza, garantizar un acceso equitativo y preservar la integridad de los datos en todo el ecosistema financiero.

Un impacto más amplio

Aunque el multi accounting pueda comenzar como un comportamiento aparentemente inofensivo — por ejemplo, al probar una plataforma o aprovechar bonificaciones — puede escalar rápidamente hasta convertirse en un fraude sistémico. El principal desafío para el ecosistema fintech es equilibrar la privacidad del usuario con una visibilidad precisa del riesgo. Al integrar device intelligence, analítica de comportamiento y autenticación adaptativa, las instituciones pueden detectar el multi accounting de forma temprana, reducir la exposición financiera y mantener una experiencia de usuario fluida.