Los fraudes digitales se han convertido en uno de los delitos cibernéticos más comunes en México, afectando tanto a las empresas como a las personas. Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), el 60% de los mexicanos se siente en riesgo al utilizar plataformas digitales.
A medida que más consumidores y negocios adoptan los pagos electrónicos, el riesgo de ser víctimas de fraudes digitales se intensifica.
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Un informe de Juniper Research, muestra que en el 2023 las pérdidas globales por fraude en pagos digitales alcanzaron los 32 mil millones de dólares y se estima que para el 2028 la cifra superará los 362 mil millones.
En México, en el 2024 los fraudes cibernéticos se incrementaron un 33% frente al 28% en 2023, motivado principalmente por delitos asociados a compras en línea y operaciones no autorizadas, según datos del Inegi y el Centro Nacional de Respuesta a Incidentes Cibernéticos (CENATIC).
Además, un estudio de Kaspersky México, muestra que un 22% de los usuarios de internet en el país han sido víctimas de fraude relacionado con pagos en línea.
Riesgos cibernéticos: Estrategias clave para mejorar la seguridad de instituciones financieras
Tecnología para reducir fraudes digitales
Frente a este panorama, las empresas están adoptando tecnologías avanzadas para protegerse contra los ataques cibernéticos.
De acuerdo con Christian Cepeda, CEO de Kuvasz Solutions, los bancos están recurriendo a la Inteligencia Artificial y al Machine Learning para fortalecer sus defensas contra el fraude.
“Con el avance significativo en el nivel de transacciones de pagos digitales y esa innovación tecnológica que trae consigo, también son muchos los retos en materia de seguridad a los que las entidades financieras deben enfrentarse”.
Agregó que tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, juegan un papel crucial para prevenir estas situaciones, ya que permiten detectar patrones inusuales en transacciones y comportamientos de usuarios, facilitando la identificación temprana de actividades fraudulentas.
Beneficios de la IA y ML en la prevención de fraudes
El especialista compartió algunos beneficios que estas tecnologías ofrecen a los bancos para prevenir fraudes financieros.
● Detección de patrones complejos
El aprendizaje automático asiste a los bancos en la identificación de conductas fraudulentas complejas que métodos tradicionales no logran y acciones sospechosas en tiempo real, tales como operaciones atípicas o varias peticiones de crédito desde lugares no reportados.
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● Prevención de la usurpación de cuentas
La IA tiene la capacidad de examinar patrones de acceso e identificar conductas irregulares que podrían señalar intentos de ingreso no permitido. Esto contribuye a evitar el hurto de cuentas y salvaguardar los datos personales y financieros de los clientes.
● Análisis predictivo
La IA y el machine learning permiten a los bancos predecir fraudes analizando datos históricos y patrones de comportamiento, alertando a los equipos de seguridad para prevenir pérdidas económicas, mejorar la eficiencia operativa, reducir el tiempo y los recursos requeridos para indagar estafas.
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