El fraude de cuenta bancaria está evolucionando rápidamente – y nuestras defensas también deben hacerlo.
Según el estudio de estadísticas de fraude financiero 2024 de Alloy, las instituciones financieras están experimentando un notable aumento en actividades fraudulentas: más de la mitad reportaron un incremento en el fraude dirigido a cuentas empresariales, y más de dos tercios notaron un aumento en los casos de fraude al consumidor. Solo en 2023, el 35 % de estas instituciones enfrentaron más de 1.000 intentos de fraude, y una de cada diez enfrentó más de 10.000 incidentes.
A medida que los servicios financieros se digitalizan, los defraudadores se adaptan con la misma rapidez. Desde identidades sintéticas creadas por bots hasta accesos no autorizados mediante herramientas de control remoto, los esquemas actuales de fraude de cuenta bancaria son cada vez más escalables y complejos.
En JuicyScore apoyamos a bancos, fintechs y prestamistas digitales en más de 30 países. Nuestras soluciones ayudan a identificar riesgos de fraude que los métodos tradicionales suelen pasar por alto, al analizar señales de comportamiento y a nivel de dispositivo – puntos de datos que revelan patrones más profundos que los datos convencionales.
Este artículo ofrece una visión actualizada de los cinco tipos más comunes de fraude de cuenta bancaria y explica cómo las herramientas de detección de fraude centradas en la privacidad pueden ayudar a mitigar estos riesgos.
Phishing e ingeniería social: bajo nivel técnico, alto impacto
El phishing sigue siendo uno de los métodos de entrada más frecuentes para el fraude de cuenta bancaria. Estos ataques suelen apoyarse en técnicas de ingeniería social – engañar a los usuarios para que revelen información sensible o realicen acciones no autorizadas. Las tácticas incluyen correos electrónicos falsificados, mensajes SMS (smishing), sitios web fraudulentos o llamadas engañosas. En escenarios más sofisticados, se utilizan mensajes de voz tipo deepfake o interfaces clonadas de aplicaciones bancarias para engañar tanto a clientes como a empleados.
Estos vectores de fraude a menudo están fuera de la infraestructura del banco, lo que dificulta su detección mediante controles internos tradicionales. Afrontarlos eficazmente requiere análisis de comportamiento y detección proactiva de anomalías.
Suplantación de cuenta (ATO): cuando se explota la confianza
En el fraude tipo ATO, los atacantes utilizan credenciales robadas o comprometidas para acceder a cuentas legítimas. Una vez dentro, pueden transferir fondos, solicitar créditos o alterar los datos de la cuenta. Debido a que el inicio de sesión parece legítimo, estas acciones suelen evadir los modelos tradicionales de scoring – si las credenciales coinciden, la transacción puede parecer válida.
Por ello, el monitoreo continuo de la coherencia del dispositivo y las anomalías de comportamiento es fundamental. Una discrepancia entre señales de dispositivos pasadas y actuales, signos de rooting o el uso de software de escritorio remoto pueden revelar sesiones de alto riesgo que las herramientas convencionales no detectan. Las señales técnicas y conductuales proporcionan una capa adicional de inteligencia – ayudando a detectar actividades sospechosas antes de que se produzcan daños financieros.
Fraude de identidad sintética: la amenaza de mayor crecimiento
El fraude de identidad sintética ocurre cuando se combinan datos reales y ficticios para formar una nueva identidad. Esto podría incluir un número telefónico válido y un nombre falso, acompañado de datos de identificación inventados. Los defraudadores construyen lentamente un historial crediticio, realizan pagos puntuales y ganan credibilidad antes de ejecutar un gran "bust-out" – desapareciendo con préstamos o fondos.
Lo que hace especialmente desafiante al fraude de identidad sintética es su prolongado período de construcción y su aparente legitimidad. Puede pasar desapercibido hasta que se producen pérdidas significativas.
JuicyScore ayuda a identificar señales de actividad sintética al analizar entornos aleatorizados, emuladores, dispositivos virtuales e inconsistencias en la interacción conductual – elementos que a menudo no están disponibles en los conjuntos de datos estándar.
Fraude de primera persona: cuando el cliente es el defraudador
El fraude de primera persona implica a individuos que solicitan productos financieros sin intención de pago. Esto incluye declarar ingresos falsos, ocultar deudas existentes o retirar fondos para luego abandonar la cuenta.
En mercados con historial crediticio limitado o economías informales, este tipo de fraude puede confundirse fácilmente con clientes legítimos de perfil bajo. En estos casos, la inteligencia de dispositivo, discrepancias de geolocalización y datos de comportamiento ofrecen señales valiosas durante el proceso de decisión.
Cuentas mula: la red oculta detrás de los fraudes organizados
Las redes de fraude a menudo utilizan cuentas “mula” – cuentas bancarias abiertas con identidades robadas o sintéticas – para lavar fondos robados. Estas cuentas se utilizan por períodos breves para mover dinero y luego se abandonan o se cierran.
Detectar mulas requiere reconocimiento de patrones a gran escala. Agrupaciones de huellas digitales de dispositivos similares, cuentas de vida corta o comportamientos idénticos entre “clientes diferentes” son señales de alerta.
El análisis probabilístico de entornos de dispositivos permite identificar similitudes sutiles que pueden indicar actividad fraudulenta, incluso en sesiones ofuscadas.
El desafío: los modelos tradicionales de scoring ya no son suficientes
El fraude de cuenta bancaria a menudo es invisible para los sistemas que dependen de datos financieros históricos o documentos KYC estáticos. En mercados con ingresos informales o historiales crediticios escasos, esto se vuelve aún más evidente.
Lo que se necesita es un cambio hacia información en tiempo real y centrada en la privacidad que permita detectar señales de riesgo con anticipación – sin necesidad de recopilar datos personales.
Para apoyar a las instituciones en la detección y mitigación de fraudes complejos, JuicyScore ofrece más de 220 señales no personales basadas en inteligencia de dispositivos y análisis de comportamiento. Este enfoque centrado en la privacidad permite defensas más sólidas contra el fraude y garantiza el cumplimiento con las normativas globales de datos.
Conversemos sobre cómo JuicyScore puede fortalecer su modelo de scoring y prevención del fraude. Reserve su demostración gratuita con nuestro equipo.
Conclusiones clave
- El fraude de cuenta bancaria es cada vez más complejo.
- El fraude de identidad sintética es la amenaza de mayor crecimiento: los defraudadores construyen identidades falsas creíbles y luego desaparecen con fondos o préstamos.
- El phishing y la ingeniería social siguen siendo muy efectivos: se engaña a los usuarios para que entreguen credenciales mediante correos, sitios falsos o incluso voces deepfake.
- El ATO utiliza credenciales robadas para acceder a cuentas reales. Los sistemas tradicionales no lo detectan si no se analizan señales de dispositivo y comportamiento.
- El fraude de primera persona ocurre cuando los propios clientes cometen fraude: solicitan productos sin intención de pago, especialmente en mercados informales.
- Las cuentas mula se utilizan para mover fondos robados y requieren detección a nivel de red.
- Los modelos tradicionales de scoring y KYC ya no bastan. Las señales conductuales y de dispositivo ofrecen una forma segura y eficaz de detectar fraude desde el inicio.
- JuicyScore ayuda a detectar riesgos ocultos mediante el análisis de más de 220 señales – sin necesidad de recopilar datos personales.
FAQs: fraude de cuenta bancaria – lo que Usted debe saber
¿Qué es exactamente el fraude de cuenta bancaria?
Ocurre cuando alguien utiliza o manipula una cuenta bancaria ilegalmente para robar dinero, acceder a servicios financieros o recopilar datos confidenciales. Incluye estafas como phishing, ATO, fraude de identidad sintética, fraude de primera persona y actividad con cuentas mula.
¿Cómo detectan los bancos el fraude de cuenta bancaria de forma anticipada?
Al ir más allá de los datos crediticios tradicionales. El análisis de patrones de comportamiento, inteligencia de dispositivos y sesiones permite detectar actividad sospechosa antes de que ocurran pérdidas.
¿Cómo saber si se trata de fraude de identidad sintética?
Esté atento a historiales crediticios inusualmente ‘limpios’, discrepancias entre comportamiento declarado y real, uso de dispositivos virtuales o patrones repetidos que sugieran identidades falsas.
¿Qué es la ingeniería social en el contexto del fraude bancario?
Consiste en engañar a las personas para que entreguen contraseñas o códigos, usualmente mediante correos o llamadas falsas. Aunque los sistemas sean sólidos, el error humano provocado por estos engaños puede abrir la puerta al fraude.
¿Cuál es la diferencia entre el fraude de primera persona y el robo de identidad?
El fraude de primera persona usa la identidad real del defraudador, quien nunca tuvo intención de pagar. A diferencia del robo de identidad, no hay suplantación, lo que lo hace más difícil de detectar con herramientas tradicionales.
¿Qué son las cuentas mula y cómo funcionan?
Sirven para mover o lavar fondos robados. Se abren con datos falsos o robados, se usan brevemente y luego se abandonan. Detectarlas requiere identificar comportamientos compartidos o actividad inusual de dispositivos.
¿Por qué las herramientas tradicionales no bastan para combatir el fraude de cuenta bancaria?
Porque se basan en listas negras o historiales de crédito. Pero las identidades sintéticas y la ingeniería social no aparecen allí. Se necesitan métodos modernos como el fingerprinting de dispositivos y el análisis de comportamiento para detectar fraudes que parecen “normales” en papel.