LOS CAPITALES
Por EDGAR GONZALEZ MARTINEZ
Los ciberdelincuentes han convertido el fraude financiero en un negocio tan organizado que ya funcionan como si fueran una tienda en línea con atención al cliente, devoluciones y productos listos para usar. A esto se le conoce como Fraud-as-a-Service (FaaS, o fraude-como-servicio), y en este 2026 es una de las mayores amenazas para las empresas financieras y tecnológicas en México.
En efecto, los fraudes electrónicos en México aumentan a ritmo récord, impulsados por el auge digital y el crecimiento de las fintech y la banca. Segú datos oficiales de la CONDUSEF, en 2024 se registraron 8 millones de reclamaciones por fraude financiero; 71% en canales digitales, fraudes que les permitieron a los ciberdelincuentes obtener ganancias superiores a los 300 mil millones de pesos, nos dicen analistas de Global Anti Scam Alliance.
Al respecto, Miguel González, Gerente de desarrollo de negocios de Sumsub, empresa experta en monitoreo de transacciones y prevención de fraude, explicó que “el cibercrimen ya no es cosa de hackers solitarios. Ahora existen kits de phishing, deepfakes, ransomware y credenciales robadas, todo disponible a la venta en la dark web, e incluso, si el ‘producto’ no sirve, hasta existe un área de soporte técnico”. El fraude digital continúa escalando y dejando un impacto económico sin precedentes en México. De acuerdo con datos de Sumsub, entre el primer trimestre de 2024 y el primer trimestre del año en curso, los fraudes en las empresas de finanzas tradicionales aumentaron 149% respecto al mismo periodo del año anterior.
Ante este aumento y percepción de los fraudes electrónicos en México y lavado de dinero —delitos impulsados por el uso de IA para crear deepfakes, identidades sintéticas o redes fraudulentas— es necesario reforzar los controles tradicionales. La respuesta, según el experto de Sumsub, debe integrar educación financiera, coordinación sectorial y tecnología avanzada.
Entre las tendencias tecnológicas más relevantes, destacan:
Inteligencia artificial y machine learning: permiten detectar patrones sospechosos en tiempo real y adaptarse rápidamente a nuevas modalidades de fraude.
Procesamiento en tiempo real: infraestructuras de Big Data capaces de verificar documentos y biometría en segundos, reduciendo fricciones en el acceso a servicios financieros.
Combate de IA con IA: sistemas de verificación y pruebas de vida capaces de identificar fraudes generados por inteligencia artificial avanzada.
Verificación adaptativa: procesos ajustados al riesgo según el monto de la transacción, el comportamiento del usuario o la geografía.
Integración de cumplimiento: convergencia de KYC, AML, monitoreo de transacciones y análisis antifraude en una sola infraestructura de confianza.
“Contar con tecnologías que permiten visibilidad inmediata sobre quién accede, cómo interactúa y qué patrones se repiten, es clave para anticiparse al fraude. Más que una barrera, la seguridad se convierte en una herramienta estratégica para operar con confianza en mercados tan dinámicos como el mexicano”, destacó González.
Entre las modalidades más usadas para llevar a cabo los fraudes financieros, destacan:
El uso de identidades sintéticas — combinaciones de datos reales y falsos que permiten crear perfiles completamente ficticios—, lo que dificulta su detección y amplifica el riesgo para las instituciones financieras.
El auge de los deepfakes generados con inteligencia artificial. A nivel global, esta modalidad muestra un crecimiento alarmante de 700% en comparación con 2024.
Y lo peor: una encuesta de Kroll reveló que 71% de los ejecutivos prevé un incremento en los delitos financieros este año, aunque solo 20% confía plenamente en la eficacia de sus defensas actuales basadas en IA. En contraste, siete de cada diez fintech mexicanas ya consideran la inteligencia artificial un pilar estratégico para la detección de fraudes y anomalías, según Fintech Expertos MX.
“Los delincuentes cambian su estrategia con cada intento. Por eso, necesitamos sistemas que analicen el comportamiento de millones de usuarios, identifiquen patrones anómalos y reaccionen en segundos, sin frenar la experiencia del cliente. Un ejemplo es el uso de un Anomaly Detection, una herramienta basada en IA que aprende cómo se comportan los usuarios normales y detecta cualquier acción que se salga de ese patrón”, concluyó González.
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