La digitalización ha traído consigo grandes oportunidades para el desarrollo económico y la inclusión financiera. Sin embargo, también ha generado un campo fértil para el fraude, que evoluciona constantemente y desafía la seguridad de los sistemas financieros.
De acuerdo con el Banco Mundial en 2022 se reportó un incremento del 29 por ciento en inclusión financiera. En México, la situación es preocupante, así lo reporta la fintech Círculo de Crédito en su informe El Fraude: El reto que no da espera, donde se estima que 1 de cada 4 cuentas morosas podría estar vinculadas al fraude, lo que representa pérdidas anuales de hasta 27 mil millones de pesos para las instituciones financieras otorgantes.
El fraude de originación es uno de los más difíciles de detectar ya que se disfrazan las solicitudes como legítimas y operan, durante semanas o meses, sin levantar sospechas. Es hasta que la cuenta cae en mora cuando se clasifica como impago.
El informe revela que, entre los más de 1,000 otorgantes que participaron, las personas con pagos atrasados tienen el doble de probabilidad de fraude. Por otro lado, los créditos originados asociados a personas con más de 12 solicitudes de crédito durante el último año incrementan su probabilidad de fraude en un 40 por ciento.
Asimismo, cuando una persona desconoce cómo manejar un producto crediticio el riesgo incrementa un 86 por ciento, por ello los otorgantes deben conocer el historial creditico y así detectar patrones de posible fraude.
Para enfrentar esta problemática, Círculo de Crédito, en colaboración con la firma británica Featurespace, desarrolló GuardIAn Fraud Score, una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) y machine learning que permite detectar comportamientos inusuales en tiempo real y anticipar posibles fraudes desde la solicitud del crédito.
En 2022, en México se demostró la efectividad de contar con este tipo de herramientas. Por un lado, se analizó una muestra de cerca de 32 mil solicitudes de préstamo personal realizadas a un banco, y por otro, más de 85 mil solicitudes gestionadas por una fintech. En el caso del banco, se logró un retorno de inversión del 50 por ciento, gracias a una reducción significativa en las pérdidas. En el caso de la fintech, se consiguió disminuir en 11 por ciento el fraude en su cartera de mayor riesgo.
A diferencia de los modelos tradicionales, que se basan en datos estáticos, esta tecnología evalúa dinámicamente el historial y comportamiento del solicitante, aprende de las interacciones para detectar patrones irregulares, distingue entre impago legítimo y fraude intencional y permite reducir pérdidas financieras, operativas y reputacionales.
“El fraude financiero no es una amenaza futura, es una realidad urgente. Las instituciones deben fortalecer sus estrategias con herramientas basadas en inteligencia de datos y análisis de comportamiento. Esto exige modelos de riesgo más dinámicos, automatizados y adaptativos”, comentó Juan Manuel Ruiz Palmieri, director general de Círculo de Crédito.
Para hacer frente a este nuevo entorno, las instituciones financieras deben implementar una estrategia integral de prevención que incluya:
- La incorporación de análisis predictivo desde la etapa de originación del crédito.
- La actualización constante de modelos mediante inteligencia artificial y machine learning.
- La capacitación continua de los equipos en nuevas modalidades de fraude.
- El establecimiento de métricas que permitan diferenciar entre morosidad real y fraude.