Fraude y suplantación en canales con IA

Durante años, reconocer la voz del titular fue una forma razonable de verificar una llamada. Hoy existen herramientas que generan voz parecida a la de una persona a partir de grabaciones suyas, y eso cambia lo que vale la biometría de voz: puede seguir siendo una señal, pero no basta sola para cambios de alto riesgo, como el celular donde llegan los códigos o un beneficiario nuevo.

El control que resiste es el que no depende del canal por el que llega la petición: devolver la llamada al número registrado, pedir una confirmación en la app del cliente o esperar un tiempo antes de activar el cambio. La idea de fondo es usar un segundo canal que quien suplanta no controla.

El procedimiento escrito puede ser el problema. Si dice que la biometría de voz basta cuando supera el umbral, el agente que lo cumple no se equivocó: el hueco está en el procedimiento, y la recomendación va dirigida a quien lo aprueba, no al agente.

La apertura de cuentas por app compara la cara de quien está frente a la cámara con la foto del documento y comprueba que es una persona presente y no una imagen o un video reproducido. A eso se le llama prueba de vida. Cuando el puntaje queda bajo el umbral, un operador puede revisar el caso; esa revisión vale si se apoya en evidencia nueva, como una segunda captura que sí supera el umbral, y no vale si se apoya en una impresión.

Las cuentas abiertas con identidades falsas suelen usarse después como cuentas puente para recibir el dinero de otros fraudes.

Cuando un banco lanza un asistente con nombre propio, ese nombre se vuelve un cebo: aparecen chats que se presentan como el asistente oficial y piden la clave «para validar la identidad». La defensa empieza por decir con claridad dónde vive el asistente real y qué no pide nunca, y sigue por reunir los reportes de clientes para pedir el cierre del sitio falso.

No todo enlace que se parece al banco es falso: el análisis separa lo que se verificó como propio de lo que no.

Un modelo de detección de fraude se mide también por lo que deja pasar. Las alertas que resultaron legítimas son el costo visible (clientes molestos, analistas ocupados); los fraudes que no generaron alerta son el costo escondido, y solo aparecen cuando el cliente reclama. Contarlos con el umbral vigente es el primer dato para discutir si el umbral o el modelo necesitan cambios.