Los préstamos en línea se han vuelto esenciales en el ecosistema fintech por su rapidez y accesibilidad. Sin embargo, su naturaleza digital también los hace vulnerables a estafadores que utilizan identidades robadas o sintéticas para obtener crédito de manera fraudulenta. Este tipo de fraude genera pérdidas millonarias cada año y afecta tanto la rentabilidad como la confianza del cliente.

Para mitigar estos riesgos, los prestamistas digitales y fintechs deben analizar datos alternativos y señales de comportamiento en tiempo real. En esta guía explicamos cómo operan los estafadores y qué estrategias de detección y prevención de fraude pueden implementar los equipos de riesgo.

1: El dark web para identidades robadas

Muchos fraudes de préstamos comienzan en el dark web, donde los delincuentes compran identidades robadas en mercados ilegales. Estas plataformas, accesibles a través de navegadores como Tor o I2P, permiten mantener el anonimato y ofrecen incluso guías detalladas para principiantes. Con esta información, que suele incluir nombre, dirección, correo electrónico, documentos y otros datos personales, los estafadores pueden crear perfiles falsos casi perfectos. Aunque utilizan herramientas de anonimato o de ocultación, estas dejan rastros técnicos que pueden ser detectados.

Cómo detener esta accion

Las soluciones de prevención de fraude con inteligencia de dispositivos y análisis de huella digital, como las que utilizan plataformas especializadas en fraude digital, pueden identificar si un solicitante usa Tor, una VPN o un entorno virtualizado. Estas señales permiten marcar actividades sospechosas y solicitar una verificación adicional antes de aprobar el préstamo.

2: Compra de «Fullz»

Los estafadores utilizan el término “fullz” para referirse a un paquete completo de información personal que puede incluir nombre, dirección, número de identificación, datos bancarios, correo electrónico, número de teléfono e incluso licencia de conducir. Con estos datos pueden hacerse pasar por una persona real y solicitar créditos de forma convincente.

Cómo detener esta acción:

Aunque los estafadores puedan acceder a información personal, rara vez tienen control sobre los canales digitales reales de la víctima. Por eso suelen crear correos electrónicos nuevos sin historial.
Analizar la huella digital del correo electrónico permite detectar señales de riesgo, como direcciones que no aparecen en filtraciones de datos, que no tienen cuentas asociadas en redes sociales o que fueron creadas recientemente.
Un correo sin presencia digital o sin conexiones sociales es un indicador claro de fraude. Automatizar este tipo de verificaciones permite detectar intentos sospechosos antes del proceso de KYC.

3: Compra de información de crédito

Algunos estafadores compran información de personas con altos puntajes crediticios y la utilizan para solicitar préstamos o abrir nuevas líneas de crédito. En muchos casos, esta información proviene de bases de datos filtradas o de fraudes con tarjetas de crédito, donde los delincuentes obtienen los datos personales y financieros necesarios para suplantar identidades.

Con esta información, los estafadores pueden crear solicitudes de préstamo que parecen legítimas. En esquemas más avanzados, combinan datos reales con información inventada para construir identidades sintéticas, difíciles de detectar mediante métodos tradicionales. Estas identidades pueden incluso desarrollar un historial crediticio propio, lo que complica su detección por parte de los sistemas de scoring convencionales.

Cómo detener esta acción:

La forma más eficaz de prevenir este tipo de fraude es combinar datos tradicionales con señales digitales para obtener una visión completa del solicitante. Al analizar direcciones IP, correos electrónicos, teléfonos y dispositivos, es posible crear una huella digital única que diferencia a los usuarios reales de los perfiles falsos.

Si varias solicitudes provienen del mismo entorno o muestran patrones técnicos similares, los controles de velocidad y las verificaciones adicionales pueden activar alertas tempranas y evitar que se aprueben préstamos fraudulentos.

Este enfoque ayuda a detectar tanto el fraude con tarjetas de crédito como las identidades sintéticas, y al mismo tiempo mejora la evaluación crediticia de los clientes con poca información histórica, equilibrando seguridad e inclusión financiera.

4: Obtención de una cuenta bancaria

Para recibir los fondos, los estafadores necesitan una cuenta que no esté vinculada a su identidad real. Pueden comprar cuentas bancarias comprometidas, usar mulas de dinero o realizar apropiaciones de cuenta (ATO) en plataformas de préstamo o banca digital.

Cómo detener esta acción:

El monitoreo del comportamiento del usuario y del dispositivo es clave para detectar:

• accesos desde ubicaciones inusuales,
• cambios repentinos de IP o dispositivo,
• y múltiples intentos de inicio de sesión simultáneos.

Las soluciones de análisis en tiempo real que observan estos patrones ayudan a proteger todo el recorrido del cliente, desde el registro hasta la transacción, reduciendo significativamente los casos de fraude por toma de cuenta.

5: Generación de un número de teléfono verificado

Los sistemas de autenticación multifactor (MFA) requieren un número de teléfono válido. Para superarlos, los estafadores recurren a líneas alquiladas o generadas artificialmente, que pueden parecer legítimas pero carecen de una huella digital consistente.

Cómo detener esta acción:

Analizar el historial y la actividad del número telefónico ayuda a determinar si pertenece a un usuario real. Un número sin vínculos sociales o sin presencia en plataformas verificadas representa un alto riesgo.

Al combinar este análisis con reglas de riesgo ajustables, las fintech pueden definir umbrales personalizados que identifiquen solicitudes sospechosas sin afectar la experiencia de los usuarios legítimos.

6: Solicitud de préstamo y manipulación

Una vez que tienen la identidad robada, los estafadores presentan documentos falsificados como comprobantes de ingresos o estados bancarios para reforzar su solicitud. A menudo envían múltiples aplicaciones a distintos prestamistas para aumentar sus probabilidades de éxito.

Cómo detener esta acción:

La verificación de solicitudes debe combinar distintos métodos para asegurar su autenticidad. Esto puede incluir revisiones biométricas, validación de documentos y análisis de señales digitales obtenidas en tiempo real.

Al aplicar modelos de aprendizaje automático y análisis de huella digital, los prestamistas pueden detectar inconsistencias o comportamientos sospechosos, como patrones de uso inusuales, direcciones IP anómalas o dispositivos repetidos.

Con este enfoque, es posible reducir los falsos positivos y detectar solicitudes fraudulentas más rápido, sin afectar la experiencia del cliente.

7: Retiro de fondos

Una vez aprobado el préstamo, los estafadores intentan mover el dinero rápidamente para evitar ser detectados. Pueden transferirlo a otras cuentas, retirarlo en efectivo o usar mulas de dinero que ayudan a ocultar el origen de los fondos.

Cómo detener esta acción:

El monitoreo transaccional en tiempo real permite identificar movimientos sospechosos, como:

• retiros grandes justo después del desembolso,
• múltiples transferencias pequeñas,
• o transacciones hacia cuentas no relacionadas.

Los modelos de aprendizaje automático pueden detectar estos patrones y alertar al equipo de riesgo. Además, la colaboración entre instituciones financieras y el intercambio de información sobre tácticas emergentes son esenciales para fortalecer la prevención.

Cómo proteger su negocio del fraude en préstamos

El fraude con identidades robadas es una de las principales amenazas para los prestamistas digitales en América Latina. Sin embargo, al combinar análisis de huella digital, inteligencia de dispositivos, datos alternativos y machine learning explicable, es posible reducir considerablemente el riesgo sin aumentar la fricción en la experiencia del cliente.

El objetivo es ver más allá de los datos tradicionales y entender el comportamiento digital de cada solicitante. Al hacerlo, los equipos de riesgo pueden anticiparse a los ataques, identificar señales de alerta y mejorar la precisión de sus decisiones.