Con cerca de 94 ataques por segundo contra entidades financieras y sus clientes en Colombia, y pérdidas promedio de 5,8 millones de pesos por cada consumidor afectado por fraude, la industria de pagos enfrenta un cambio de paradigma. La nueva generación de sistemas
antifraude ya no se limita a validar contraseñas o credenciales: utiliza inteligencia artificial para comprender cómo compra cada usuario, detectar anomalías en tiempo real y reforzar la seguridad sin afectar la experiencia de pago.
El crecimiento de los pagos digitales ha venido acompañado de
una transformación silenciosa del fraude financiero. Lo que antes dependía principalmente del robo de credenciales o la clonación de tarjetas hoy incorpora ingeniería social, identidades sintéticas y herramientas de inteligencia artificial capaces de hacer más convincentes y escalables los ataques. En este escenario, bancos, fintechs y comercios enfrentan un desafío cada vez más complejo: proteger a los usuarios sin comprometer la velocidad y simplicidad que caracterizan a los pagos digitales.
Las cifras muestran que el fraude dejó de ser un problema ocasional para convertirse en un fenómeno permanente. En Colombia se registran cerca de 94 ataques por segundo contra entidades financieras y sus clientes, de acuerdo con Asobancaria.
“Hoy convergen tres tendencias que están redefiniendo la gestión del riesgo en el sector financiero. Por un lado, el fraude crece rápidamente y ha cambiado de naturaleza, impulsado por la ingeniería social y el uso de inteligencia artificial generativa. Por otro, la egulación exige sistemas de monitoreo en tiempo real, transparentes y auditables. Y,
finalmente, la defensa depende cada vez más de la inteligencia artificial y de mecanismos de autenticación de baja fricción capaces de proteger al usuario sin afecto la experiencia de pago”, afirma Carlos Marín, CEO y cofundador de Akua.
Imagina a una persona que compra café todas las mañanas, a la misma hora y en la misma cafetería. De repente, pocos minutos después, aparece una compra de alto valor ealizada desde otro dispositivo y en otra ciudad. En ese momento, la pregunta más
importante ya no es “¿cuál es la contraseña?”, sino “¿este comportamiento tiene sentido para este usuario?”. Esa es la nueva frontera de la prevención del fraude: en lugar de confiar únicamente en contraseñas o credenciales, la inteligencia artificial aprende
cómo compra cada persona para identificar cuándo quien está pagando podría no ser realmente ella.
La respuesta de la industria apunta hacia modelos capaces de interpretar comportamientos, y no únicamente aplicar reglas predefinidas. La frecuencia de compra, los montos habituales, los horarios, la ubicación, los dispositivos utilizados y los
tipos de comercio son algunas de las señales que permiten construir perfiles dinámicos