{"id":76330,"date":"2025-11-28T10:13:22","date_gmt":"2025-11-28T10:13:22","guid":{"rendered":"https:\/\/seon.io\/es\/?p=76330"},"modified":"2025-11-28T10:24:13","modified_gmt":"2025-11-28T10:24:13","slug":"datos-inteligentes-contra-el-fraude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/seon.io\/es\/recursos\/datos-inteligentes-contra-el-fraude\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 los indicadores inteligentes est\u00e1n ganando la lucha contra el fraude"},"content":{"rendered":"\n<p>A medida que el panorama del fraude evoluciona, una verdad se vuelve evidente, tener m\u00e1s datos no siempre significa estar mejor protegido. Para muchos equipos antifraude, incluso puede convertirse en una desventaja.<\/p>\n\n\n\n<p>Esa fue la principal conclusi\u00f3n de un panel reciente organizado por SEON con l\u00edderes de <a href=\"https:\/\/www.doordash.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">DoorDash<\/a> y <a href=\"https:\/\/bolster.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Bolster AI<\/a>. Su mensaje es claro, en una era de ataques impulsados por IA y suplantaci\u00f3n de comportamiento, la calidad supera a la cantidad, y las se\u00f1ales m\u00e1s inteligentes son las que ganan.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-el-fraude-escala-mas-rapido-que-las-defensas\" class=\"wp-block-heading toc-heading\"><strong>El fraude escala m\u00e1s r\u00e1pido que las defensas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El auge de la IA generativa y agentic ha cambiado por completo la forma en que se comete fraude. <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/rodschultz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Rod Schultz, CEO de Bolster AI<\/a>, lo dijo sin rodeos: <em>\u00abLa IA est\u00e1 haciendo que sea muy, muy f\u00e1cil crear y cometer fraude; enga\u00f1ar a los clientes para que hagan cosas nefastas\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Esto ya no se trata solo de bots llenando formularios. Hablamos de fabricaci\u00f3n autom\u00e1tica de identidades, imitaci\u00f3n de comportamiento y pruebas en tiempo real a los sistemas, a menudo m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los mecanismos de detecci\u00f3n pueden reaccionar. La IA ha inclinado el juego a favor de los defraudadores, creando una asimetr\u00eda de informaci\u00f3n que las defensas tradicionales no pueden cerrar.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-el-problema-de-la-ia-agentica\" class=\"wp-block-heading toc-heading\"><strong>El problema de la IA ag\u00e9ntica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Las nuevas herramientas, como la IA ag\u00e9ntica (IA capaz de actuar de forma aut\u00f3noma para completar tareas), traen nuevas complicaciones. DoorDash mostr\u00f3 recientemente c\u00f3mo un agente de IA puede pedir una pizza usando OpenAI, pero esa misma capacidad tambi\u00e9n podr\u00eda utilizarse para cometer fraude. \u00bfEl problema? Estos agentes no se comportan como humanos, y los sistemas de detecci\u00f3n heredados, entrenados para identificar patrones humanos, no detectan los suyos.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-por-que-mas-datos-no-es-la-respuesta\" class=\"wp-block-heading toc-heading\">Por qu\u00e9 \u201cm\u00e1s datos\u201d no es la respuesta<\/h2>\n\n\n\n<p>Muchos equipos de fraude han apostado por lo que parece una soluci\u00f3n l\u00f3gica, recopilar m\u00e1s datos. Pero como se\u00f1al\u00f3 <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/hbajwa\/\">Husnain Bajwa, de SEON<\/a>, este enfoque est\u00e1 saliendo mal: <em>\u00abLa gente est\u00e1 recurriendo cada vez m\u00e1s al volumen porque no tiene la profundidad y amplitud de datos necesarias\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfEl resultado?<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>M\u00e1s ruido:<\/strong> con decenas de fuentes, las se\u00f1ales clave se pierden<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Poca procedencia:<\/strong> los datos de terceros suelen carecer de transparencia y fiabilidad<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Menos explicabilidad:<\/strong> analistas y reguladores no pueden entender c\u00f3mo se toman las decisiones<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Al intentar resolver el fraude con volumen, muchas organizaciones solo generan caos de datos y terminan enterrando las se\u00f1ales que realmente importan.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-friccion-contra-confianza-el-dilema-de-la-experiencia-de-usuario\" class=\"wp-block-heading toc-heading\">Fricci\u00f3n contra confianza: el dilema de la experiencia de usuario<\/h2>\n\n\n\n<p>Incluso cuando los indicadores son correctos, los controles antifraude pueden generar fricci\u00f3n. Para plataformas como DoorDash, ese equilibrio es delicado. <em>\u00abExiste una tensi\u00f3n natural entre las se\u00f1ales que recopilamos y la fricci\u00f3n que generan\u00bb<\/em>, explic\u00f3 Theo Schiades, de DoorDash.<\/p>\n\n\n\n<p>Los conductores (Dashers) esperan una experiencia r\u00e1pida y fluida. Si se pide demasiada verificaci\u00f3n, abandonan. Si se pide muy poca, se cuelan actores maliciosos. Por eso las <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/councils\/forbestechcouncil\/2025\/02\/26\/how-dynamic-friction-can-help-ensure-seamless-customer-experiences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">se\u00f1ales de confianza en tiempo real y con baja fricci\u00f3n son esenciales<\/a>. Y la confianza no es est\u00e1tica. Las personas cambian; los perfiles de riesgo evolucionan. El futuro de la defensa contra el fraude est\u00e1 en una confianza continua y adaptativa, no en eventos KYC \u00fanicos y aislados.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-el-cambio-hacia-senales-mas-inteligentes\" class=\"wp-block-heading toc-heading\">El cambio hacia se\u00f1ales m\u00e1s inteligentes<\/h2>\n\n\n\n<p>Los equipos de prevenci\u00f3n de fraude m\u00e1s exitosos est\u00e1n dejando atr\u00e1s los enormes data lakes y adoptando se\u00f1ales e indicadores mas precisos y de alto contexto que aportan claridad, velocidad y confianza.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00bfC\u00f3mo son las se\u00f1ales inteligentes?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Alta fidelidad:<\/strong> datos verificados y propios, con procedencia clara<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ricas en contexto:<\/strong> inteligencia de comportamiento sobre atributos est\u00e1ticos<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Actualizadas continuamente:<\/strong> cambios en tiempo real, no revisiones trimestrales<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Transparentes:<\/strong> decisiones que pueden explicarse y auditarse<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>DoorDash comparti\u00f3 c\u00f3mo utiliza datos de rutas de entrega para verificar si un Dasher realmente complet\u00f3 un pedido, aportando evidencia confiable y propia de la plataforma que es imposible de falsificar.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-reduciendo-la-asimetria\" class=\"wp-block-heading toc-heading\"><strong>Reduciendo la asimetr\u00eda<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El fraude es, en esencia, un problema de informaci\u00f3n asim\u00e9trica. El atacante sabe m\u00e1s que el defensor\u2026 a menos que el defensor tenga mejores herramientas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Puntos clave para l\u00edderes antifraude<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Menos datos, m\u00e1s contexto:<\/strong> deja de acumular fuentes de bajo valor; prioriza inteligencia confiable y accionable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Confianza continua:<\/strong> un usuario nunca \u201ctermina\u201d de ser verificado; la confianza debe ser din\u00e1mica.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>La transparencia gana:<\/strong> el scoring de caja negra qued\u00f3 atr\u00e1s; reguladores, equipos operativos y usuarios exigen claridad.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA + humanos = fortaleza:<\/strong> la IA escala decisiones, pero la experiencia del dominio sigue siendo el diferenciador.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00fa controlas la se\u00f1al:<\/strong> los mejores datos son los que generas internamente y puedes confiar plenamente.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 id=\"h-no-combatas-el-fraude-con-mas-ruido\" class=\"wp-block-heading toc-heading\"><strong>No combatas el fraude con m\u00e1s ruido<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>El problema no son los datos, sino recopilar demasiados datos equivocados. El futuro de la defensa antifraude es <em>impulsado por se\u00f1ales<\/em>, no por volumen. Las empresas que apuesten por la precisi\u00f3n, la velocidad y la transparencia ser\u00e1n las que se mantengan por delante, no solo de las amenazas actuales, sino tambi\u00e9n de las que vienen.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La defensa antifraude moderna se basa en se\u00f1ales precisas, no en m\u00e1s datos, permitiendo decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas, claras y 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