![\"analizando](\"https:\/\/seon.io\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/High_risk_customer-1.svg\")
<\/figure>\n\n\n\nPr\u00e9stamos de alto riesgo y normativa AML<\/h2>\n\n\n\n
La normativa contra el lavado de dinero (AML) se aplica al sector de los pr\u00e9stamos, lo que significa que los prestamistas deben llevar a cabo la diligencia debida asociada. Como identificar pr\u00e9stamos de alto riesgo analizando clientes:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Lograr un marco s\u00f3lido para la verificaci\u00f3n de identidad – m\u00e1s dif\u00edcil en un contexto de pr\u00e9stamos en l\u00ednea, as\u00ed como percibido como contrario a la optimizaci\u00f3n de los beneficios.<\/li>\n\n\n\n
- Cotejar el nombre verificado con las listas de sanciones, las listas PEP y cualquier otra lista de delitos o de vigilancia pertinentes.<\/li>\n\n\n\n
- Desenmascarar a los beneficiarios finales de las transacciones y titularidades, mediante titularidades estructuradas dise\u00f1adas para dificultar esa tarea espec\u00edfica.<\/li>\n\n\n\n
- Estar al tanto de cualquier medio adverso asociado a esa entidad o entidades ya activas en tu base de clientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Controles como estos ayudan a impedir que los estafadores y los lavadores de dinero se aprovechen del anonimato de las solicitudes de pr\u00e9stamos en l\u00ednea. Los prestamistas y micro prestamistas que equilibran su fricci\u00f3n y seguridad con demasiada indulgencia hacia la verificaci\u00f3n de identidad corren el riesgo de caer en desgracia con los reguladores, as\u00ed como con la opini\u00f3n p\u00fablica. No aplicar este marco puede acarrear multas cuantiosas e incalculables da\u00f1os a la reputaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo calificar a un cliente para un pr\u00e9stamo<\/h2>\n\n\n\n
Para minimizar el fraude y los riesgos regulatorios, los prestamistas digitales deben evaluar a sus clientes con precisi\u00f3n y rapidez. Herramientas como SEON<\/strong> permiten detectar se\u00f1ales de riesgo en tiempo real y mejorar la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n
Principales tipos de fraude en pr\u00e9stamos en l\u00ednea<\/h3>\n\n\n\n
Existen diversas estrategias utilizadas por defraudadores para obtener pr\u00e9stamos de forma il\u00edcita. Entre las m\u00e1s comunes est\u00e1n:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Lavado de dinero:<\/strong> los delincuentes buscan evitar la detecci\u00f3n de la puntuaci\u00f3n de riesgo del prestamista y de las normativas AML, por lo que invierten recursos en ocultar su identidad y sus intenciones.<\/li>\n\n\n\n
- Identidad sint\u00e9tica:<\/strong> los estafadores combinan datos reales y falsos para crear una nueva identidad, solicitar un pr\u00e9stamo y desaparecer sin pagarlo.<\/li>\n\n\n\n
- Toma de control de cuentas (ATO):<\/strong> mediante phishing, obtienen acceso a cuentas leg\u00edtimas para solicitar pr\u00e9stamos a nombre de clientes reales.<\/li>\n\n\n\n
- Fraude amistoso:<\/strong> clientes con buen historial que solicitan pr\u00e9stamos sin intenci\u00f3n de devolverlos o los utilizan para fines distintos a los declarados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\nEvita fraudes en pr\u00e9stamos y protege tu negocio<\/div>\nDescubre los tipos de fraude en pr\u00e9stamos m\u00e1s comunes y c\u00f3mo prevenirlos con estrategias y herramientas antifraude efectivas.\n<\/p>\n \n
Descubre aqui<\/p>\n <\/a>\n <\/div>\n\n\n\n
C\u00f3mo evaluar el riesgo de una solicitud de pr\u00e9stamo<\/h3>\n\n\n\n
Para reducir el riesgo, los prestamistas deben responder a preguntas clave antes de aprobar un pr\u00e9stamo:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- \u00bfLa persona es quien dice ser?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfExiste un riesgo regulatorio asociado a esta solicitud?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfLos destinatarios y beneficiarios del pr\u00e9stamo est\u00e1n claramente definidos?<\/li>\n\n\n\n
- \u00bfExisten estructuras sospechosas en la solicitud?<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Herramientas clave para prevenir fraudes en pr\u00e9stamos<\/h3>\n\n\n\n
- \n
- Huella digital del dispositivo<\/strong>: Permite detectar fraudes por identidad sint\u00e9tica y ATO. Si un usuario se conecta desde un dispositivo nuevo o varias identidades aparecen desde la misma m\u00e1quina, se puede activar una revisi\u00f3n manual.<\/li>\n\n\n\n
- Geolocalizaci\u00f3n de IP<\/strong>: Eval\u00faa riesgos en identidades sint\u00e9ticas, fraudes normativos y robos de cuentas. Si la IP de un solicitante no coincide con la ubicaci\u00f3n declarada o se detecta el uso de VPN o proxies, es una alerta de posible fraude.<\/li>\n\n\n\n
- An\u00e1lisis de huella digital y redes sociales<\/strong>: Permite verificar si un usuario es leg\u00edtimo o si su informaci\u00f3n fue creada recientemente para cometer fraude. Factores como un correo electr\u00f3nico con historial y presencia en redes sociales o apps de mensajer\u00eda como WhatsApp y Telegram ayudan a determinar su autenticidad.<\/li>\n\n\n\n
- Verificaciones AML y cumplimiento normativo<\/strong>: Los prestamistas deben cotejar clientes con listas de sanciones, PEP y otros registros de vigilancia. Esto ayuda a identificar riesgos regulatorios y garantizar el cumplimiento de normativas de lucha contra el lavado de dinero.<\/li>\n\n\n\n
- Verificaci\u00f3n de identidad (KYC e IDV)<\/strong>: Requiere la presentaci\u00f3n de documentos oficiales, que pueden ser falsificados, pero sigue siendo un paso fundamental para validar la identidad de nuevos clientes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
El uso de software antifraude<\/strong> como SEON permite identificar clientes de alto riesgo sin afectar la experiencia de usuarios leg\u00edtimos. Sin embargo, el juicio humano sigue siendo clave para evaluar casos complejos y ajustar estrategias de detecci\u00f3n.ontrapartidas humanas para encontrar y tapar las filtraciones, a veces tomando la decisi\u00f3n final sobre si es un pr\u00e9stamo de alto riesgo, y si ese riesgo merece la pena o no.<\/p>\n\n\n\n
Tres reglas personalizadas para identificar pr\u00e9stamos de alto riesgo analizando clientes<\/h2>\n\n\n\n
A nivel t\u00e9cnico, las t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n de fraude como la huella digital del dispositivo pueden detectar y evaluar puntos de datos extremadamente diminutos para atrapar a actores nefastos. Son lo suficientemente modulares como para que pasen desapercibidas o resulten demasiado engorrosas para los estafadores y, por tanto, son excelentes puntos de apoyo para la detecci\u00f3n del fraude. He aqu\u00ed tres reglas que se pueden aplicar al momento de calificar a un cliente para un pr\u00e9stamo.<\/p>\n\n\n\n
#1: M\u00faltiples geolocalizaciones con el mismo hash del dispositivo<\/h3>\n\n\n\n
Los estafadores de pr\u00e9stamos son conscientes de que su \u00e9xito depende de convencer a los prestamistas de que son quienes dicen ser y d\u00f3nde dicen estar. Una t\u00e1ctica habitual de los estafadores digitales es adquirir o crear una identidad y, a continuaci\u00f3n, crear una huella digital cre\u00edble que coincida aproximadamente con esa identidad. Como estas identidades falsas o robadas pueden proceder de cualquier lugar del mundo, muchos estafadores pueden querer desarrollar esta huella suplantando una ubicaci\u00f3n IP cercana a su direcci\u00f3n falsificada, o bien empleando un centro de datos cercano.<\/p>\n\n\n\n
Los hashes de dispositivos son lo suficientemente \u00fanicos como para que, si varios usuarios parecen estar utilizando el mismo dispositivo, suene la alarma, especialmente con la creciente popularidad de la banca m\u00f3vil y los pr\u00e9stamos. Los hashes del navegador realizan una funci\u00f3n similar de detecci\u00f3n del fraude para los usuarios de computadoras. Estos casos deber\u00edan, al menos, revisarse manualmente, o aumentar significativamente la puntuaci\u00f3n de riesgo asociada.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/seon.io\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/samedevicemultiuser-1024x471-1.png\")
<\/figure>\n\n\n\nEsta captura de pantalla del editor de reglas personalizadas de SEON muestra una regla que se ha adaptado a este caso espec\u00edfico. En este caso, la regla busca casos en los que se hayan utilizado varias cuentas en el mismo dispositivo en un mismo d\u00eda, una buena se\u00f1al de que los estafadores est\u00e1n realizando varias solicitudes de pr\u00e9stamo fraudulentas coordinadas desde una misma computadora. En el editor de reglas, la puntuaci\u00f3n de riesgo asignada puede ajustarse, o esta transacci\u00f3n podr\u00eda escalarse a revisi\u00f3n manual, y podr\u00edan a\u00f1adirse par\u00e1metros adicionales como geolocalizaciones concretas para hacer la regla m\u00e1s espec\u00edfica y reducir el potencial de falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n
#2: Presencia sospechosamente reducida en redes sociales, n\u00fameros de tel\u00e9fono gratuitos<\/h3>\n\n\n\n
En la b\u00fasqueda de una identidad sint\u00e9tica que parezca convincente para la evaluaci\u00f3n de los pr\u00e9stamos de alto riesgo, los estafadores intentar\u00e1n a menudo dotar a sus perfiles falsos de cualidades similares a las humanas. Naturalmente, esto incluye elementos como n\u00fameros de tel\u00e9fono m\u00f3vil y, por supuesto, perfiles en redes sociales.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, crear una huella realista en redes sociales es una tarea que lleva mucho tiempo, especialmente para los estafadores que esperan ampliar sus delitos y maximizar sus beneficios il\u00edcitos. Es poco probable que una organizaci\u00f3n de este tipo disponga de los recursos necesarios para a\u00f1adir m\u00e1s de un perfil en las redes sociales, si es que tiene alguno.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/seon.io\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/smallsocialsiberskype-1024x485-1.png\")
<\/figure>\n\n\n\nEn esta captura de pantalla, se ha configurado una regla personalizada para detectar este tipo de anomal\u00edas. En el ejemplo se buscan peque\u00f1as huellas en redes sociales de una variedad espec\u00edfica, probablemente en respuesta a un problema concreto. LinkedIn es una plataforma que presenta una fachada m\u00e1s profesional que, por ejemplo, Instagram, por lo que es un buen candidato para los estafadores que quieren eludir las comprobaciones de presencia en redes sociales. En 2023, sin embargo, es poco probable que una cuenta de correo electr\u00f3nico solo tenga asociada una cuenta de LinkedIn, y si los n\u00fameros de tel\u00e9fono utilizados para registrarse son solo en l\u00ednea y gratuitos, los equipos de fraude querr\u00e1n echar un segundo vistazo.<\/p>\n\n\n\n
Aunque esta norma se refiere espec\u00edficamente a LinkedIn y a los servicios telef\u00f3nicos gratuitos, y actualmente no est\u00e1 configurada para asignar una puntuaci\u00f3n concreta, cada campo puede personalizarse para escudri\u00f1ar un sitio concreto de las redes sociales, durante qu\u00e9 periodo de tiempo y qu\u00e9 acci\u00f3n tomar cuando se activa.<\/p>\n\n\n\n
En particular, en el sector de los pr\u00e9stamos, este tipo de huella en redes sociales tambi\u00e9n puede informar sobre la evaluaci\u00f3n general del riesgo de impago del solicitante al calificar a un cliente para un pr\u00e9stamo.<\/p>\n\n\n\n
#3: Mismo usuario, nuevo dispositivo, nueva IP<\/h3>\n\n\n\n
Independientemente del sector, las reglas personalizadas como estas se utilizan espec\u00edficamente para detectar la posibilidad de un robo de cuentas. Los clientes de alto riesgo, en particular, tienen m\u00e1s probabilidades de ser objetivo de estos ataques y, si el mismo tiene \u00e9xito, exponer al prestamista a enormes problemas de cumplimiento.<\/p>\n\n\n\n
Aunque puede haber muchas razones por las que un cliente ya registrado pueda tener de repente una nueva IP y un nuevo hash de dispositivo -por ejemplo, irse de vacaciones con un nuevo tel\u00e9fono-, esta situaci\u00f3n deber\u00eda al menos llamar la atenci\u00f3n de los equipos de fraude con un apetito de riesgo bien definido. Para las industrias plagadas de fraude, es probable que sea motivo de preocupaci\u00f3n. En el contexto espec\u00edfico de los clientes de alto riesgo, esto es a\u00fan m\u00e1s importante, ya que las acciones de los clientes de alto riesgo deben ser monitoreadas continuamente por esta posibilidad. Este monitoreo es requerido por las regulaciones AML, por lo que la falta de detecci\u00f3n de un inicio de sesi\u00f3n no autorizado respaldado por un robo de cuenta podr\u00eda significar multas o algo peor para el prestamista.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo ayuda SEON a identificar pr\u00e9stamos de alto riesgo analizando clientes<\/h2>\n\n\n\n
Cuando se trata de identificar pr\u00e9stamos de alto riesgo y evitar acciones fraudulentas asociadas a ellos, SEON ofrece todos los elementos necesarios.<\/p>\n\n\n\n
Las APIs de gesti\u00f3n de fraude de SEON y la huella digital del dispositivo proporcionan una enorme variedad de puntos de datos para analizar el riesgo. Los indicadores de riesgo t\u00edpicos asociados con el alto riesgo en el sector de los pr\u00e9stamos, como se ha comentado anteriormente, forman parte del campo de acci\u00f3n de SEON. Las determinaciones resultantes de la evaluaci\u00f3n de riesgos alimentada por machine learning pueden segmentar a los pr\u00e9stamos de alto riesgo o impedir que estos usuarios contin\u00faen con su solicitud.<\/p>\n\n\n\n
La funci\u00f3n de an\u00e1lisis AML de SEON es un componente crucial para los prestamistas que desean minimizar el riesgo al calificar a un cliente para un pr\u00e9stamo. Lo que constituye un alto riesgo depende, hasta cierto punto, de cada prestamista, pero esa definici\u00f3n debe coincidir con la definici\u00f3n exigida por la legislaci\u00f3n aplicable. Cumplir la normativa AML no es un proceso que pueda automatizarse por completo, pero SEON proporciona a los equipos de riesgo los datos necesarios para llevar a cabo la diligencia debida, incluyendo la selecci\u00f3n de listas, la investigaci\u00f3n de la propiedad beneficiaria e incluso la informaci\u00f3n de las comprobaciones de medios adversos proporcionando cuentas de redes sociales asociadas.<\/p>\n\n\n\n
Casos pr\u00e1cticos relacionados con los pr\u00e9stamos en l\u00ednea<\/h2>\n\n\n\n
- \n
- Solventa aprovecha el machine learning de SEON para reducir en un 25% las transacciones fraudulentas<\/a><\/li>\n\n\n\n
- Robocash optimiza validaciones y reduce fraude con SEON<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Art\u00edculos relacionados con los pr\u00e9stamos en l\u00ednea<\/h2>\n\n\n\n
- \n
- C\u00f3mo detectar el fraude en los pagos de Compra ahora, paga despu\u00e9s (BNPL)<\/a><\/li>\n\n\n\n
- C\u00f3mo automatizar la generaci\u00f3n de pr\u00e9stamos en l\u00ednea<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Obtener un pr\u00e9stamo sol\u00eda ser lento y burocr\u00e1tico, y solo era posible con cr\u00e9dito y garant\u00edas. Ahora, con la banca digital, los prestamistas ofrecen peque\u00f1os pr\u00e9stamos a m\u00e1s clientes, incluso sin evaluar su cr\u00e9dito de forma tradicional. Esto ampl\u00eda el acceso financiero, pero tambi\u00e9n aumenta el riesgo de fraude e incumplimiento. Al expandir su alcance, […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":10980,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"toc_cta_show":false,"toc_cta_title":"","toc_cta_link":"","toc_cta_new_tab":false,"hidePage":false,"rl_video":false,"rl_video_logo":"","rl_video_image":"","rl_featured_toggle":false,"rl_featured_text":"Featured","rl_featured_expiry":"","rl_custom_weight":0,"_trash_the_other_posts":false,"publishDate":"","showAuthor":false,"editor_notices":[],"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1],"tags":[],"industry":[507],"use_case":[539],"class_list":["post-8148","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized","industry-prestamos","use_case-huella-digital"],"yoast_head":"\n
C\u00f3mo identificar pr\u00e9stamos riesgosos analizando clientes | SEON<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La industria de los pr\u00e9stamos online tiene que ser capaz de identificar solicitudes riesgosas. SEON explora la mejor forma de identificar clientes riesgosos.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/seon.io\/es\/recursos\/como-identificar-prestamos-de-alto-riesgo-analizando-clientes\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"C\u00f3mo identificar pr\u00e9stamos de riesgo analizando el perfil de los clientes\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La industria de los pr\u00e9stamos online tiene que ser capaz de identificar solicitudes riesgosas. 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A Corvinus University of Budapest graduate, he co-founded SEON in 2017 after tackling fraud issues at a crypto exchange. Bence has since scaled SEON into a global leader in fraud and AML solutions, championing innovation, collaboration, and customer focus across fintech, payments, retail, and iGaming.","sameAs":["https:\/\/seon.io","https:\/\/www.linkedin.com\/in\/bence-jendruszak\/"],"knowsAbout":["AML Compliance","Fraud Prevention","Payment Fraud","Fintech Fraud"],"jobTitle":"COO & Fraud Fighter"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8148","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8148"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8148\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10980"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8148"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8148"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8148"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=8148"},{"taxonomy":"use_case","embeddable":true,"href":"https:\/\/seon.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/use_case?post=8148"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}} - C\u00f3mo automatizar la generaci\u00f3n de pr\u00e9stamos en l\u00ednea<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
- Robocash optimiza validaciones y reduce fraude con SEON<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Geolocalizaci\u00f3n de IP<\/strong>: Eval\u00faa riesgos en identidades sint\u00e9ticas, fraudes normativos y robos de cuentas. Si la IP de un solicitante no coincide con la ubicaci\u00f3n declarada o se detecta el uso de VPN o proxies, es una alerta de posible fraude.<\/li>\n\n\n\n
- Huella digital del dispositivo<\/strong>: Permite detectar fraudes por identidad sint\u00e9tica y ATO. Si un usuario se conecta desde un dispositivo nuevo o varias identidades aparecen desde la misma m\u00e1quina, se puede activar una revisi\u00f3n manual.<\/li>\n\n\n\n
- Identidad sint\u00e9tica:<\/strong> los estafadores combinan datos reales y falsos para crear una nueva identidad, solicitar un pr\u00e9stamo y desaparecer sin pagarlo.<\/li>\n\n\n\n
- Lavado de dinero:<\/strong> los delincuentes buscan evitar la detecci\u00f3n de la puntuaci\u00f3n de riesgo del prestamista y de las normativas AML, por lo que invierten recursos en ocultar su identidad y sus intenciones.<\/li>\n\n\n\n