Defraudando a estafadores impulsados por IA con IA

1. La realidad del fraude

El fraude en línea continúa presentando riesgos significativos para empresas y consumidores:

• 21% de aumento en el fraude en línea de 2023 a 2024 (Informe de fraude de identidad de Veriff 2025).
• El fraude supuestamente cuesta el 9% de los ingresos de la empresa (Encuesta sobre la industria del fraude en EE. UU. 2024).
• El 75% de los clientes considera el historial de prevención de fraude de una empresa antes de inscribirse (Índice de fraude de Veriff 2024, Parte 2)
• US$43 mil millones se perdieron debido al fraude de identidad en 2023 (Comisión Federal de Comercio).

A medida que el fraude se vuelve más sofisticado, las soluciones de Veriff buscan estar un paso adelante, empleando IA avanzada para contrarrestar las tácticas utilizadas por los fraudulentos.

2. Evolución de la verificación de identidad

La verificación de identidad ha evolucionado de revisiones manuales de documentos a controles automatizados sofisticados impulsados por IA. El proceso inicial de verificación de identidad, aunque efectivo, era costoso y tomaba mucho tiempo. Hoy, el panorama de la verificación de identidad demanda:

• Mayor cobertura de documentos. Por ejemplo, Veriff admite más de 12,000 identificaciones emitidas por el gobierno.
• Verificaciones de datos adicionales, como datos personales o verificaciones de KYC.
• Colaboración con bases de datos y registros gubernamentales.
• Cumplimiento con estándares regulatorios estrictos.
• Toma de decisiones rápida y automatizada para reducir la latencia y los costos operativos.

3. El aumento del fraude sintético y los deepfakes

Uno de los tipos de fraude de más rápido crecimiento hoy en día es el fraude de identidad sintética, donde los fraudulentos combinan información real y falsa para crear nuevas identidades inexistentes. A diferencia del robo de identidad tradicional, el fraude sintético no tiene una víctima inmediata, lo que lo hace más difícil de detectar.

Desafíos del fraude de identidad sintética (SIF):

• Difícil de detectar: Los defraudadores crean identidades utilizando números de Seguro Social inactivos, a menudo de niños, lo que puede evadir las verificaciones de crédito tradicionales.
• Largo ciclo de vida del fraude: El fraude sintético permite a los defraudadores acumular crédito con el tiempo, lo que lleva a pérdidas financieras significativas cuando eventualmente realizan fraudes de alto valor.
• Altos costos: El fraude sintético contribuye del 10 al 15% de las bajas en tarjetas de crédito en préstamos no asegurados.
• Impacto en personas reales: Aunque el fraude de identidad sintética no tiene víctimas inmediatas y permite a los defraudadores permanecer sin ser detectados, el SIF aún puede afectar a individuos inocentes cuyos datos, como los números de Seguro Social, son utilizados sin su conocimiento, dañando sus puntajes de crédito.

4. El enfoque de Veriff para la detección de fraudes

Veriff combate el fraude de identidad sintética utilizando un enfoque multimodal que combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y detección de anomalías. Las tácticas clave incluyen:

• Detección de anomalías en documentos y verificación cruzada con registros.
• Modelos de IA y ML para verificaciones de autenticidad, analizando miles de señales de datos de selfies, documentos y videos.

Al implementar tecnología sofisticada, Veriff asegura que incluso las discrepancias más sutiles puedan activar una alerta, reduciendo la posibilidad de que el fraude pase desapercibido.

5. Enfrentando los deepfakes

A medida que la tecnología deepfake se vuelve más accesible, su uso en fraudes crece. Los defraudadores utilizan imágenes o videos deepfake para crear identidades falsas, engañando tanto a empresas como a consumidores. La solución de Veriff se centra en:

• Verificaciones de inconsistencia en puntos de referencia faciales, iluminación y sombras
• Análisis del sentimiento facial para detectar movimientos no naturales
• Análisis de metadatos para identificar discrepancias en la fuente de creación del medio

La tecnología de Veriff examina múltiples imágenes de cada sesión para detectar anomalías. Por ejemplo, los rostros sintéticos a menudo carecen de la consistencia de textura de la piel real, un área que la IA de Veriff utiliza para distinguir entre lo real y lo falso.

6. El futuro de la prevención del fraude

Para mantener seguros a las empresas y a los consumidores, Veriff enfatiza la importancia de:

• Concienciación sobre los riesgos de deepfake y de identidad sintética
• Inversión en herramientas y tecnología de detección de fraude
• Implementación de medidas de seguridad avanzadas para productos de alto riesgo, como pasaportes con características de seguridad mejoradas

A medida que el fraude se vuelve cada vez más sofisticado, es esencial que las empresas adapten sus protocolos de seguridad. Los avances continuos de Veriff en la detección de fraudes impulsada por IA están a la vanguardia de este esfuerzo, ayudando a las empresas a proteger a sus clientes y mantener la confianza en un paisaje digital que evoluciona rápidamente.

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