✨ Defraudando a estafadores impulsados por IA con IA

1. La realidad del fraude

El fraude en línea sigue representando riesgos significativos para las empresas y los consumidores:

• 21% de aumento en el fraude en línea de 2023 a 2024 (Informe de Fraude de Identidad Veriff 2025).
• El fraude reportedly costs 9% de los ingresos de las empresas (Encuesta del Pulso de la Industria de Fraude en EE. UU. 2024).
• 75% de los clientes consideran el historial de prevención de fraude de una empresa antes de registrarse (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 adelantarse, empleando IA avanzada para contrarrestar las tácticas utilizadas por los estafadores.

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 VID, aunque efectivo, era costoso y lento. Hoy, el panorama de la VID demanda:

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

3. El auge del fraude sintético y los deepfakes

Uno de los tipos de fraude de más rápido crecimiento hoy es el fraude de identidad sintético, donde los estafadores 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 sintético (SIF):

• Difícil de detectar: Los estafadores crean identidades utilizando números de Seguro Social inactivos, a menudo de niños, lo que puede eludir los controles de crédito tradicionales.
• Ciclo de vida del fraude largo: SIF permite a los estafadores acumular crédito con el tiempo, lo que conduce a pérdidas financieras significativas cuando finalmente “explotan” con un fraude de alto valor.
• Altos costos: El fraude sintético contribuye al 10-15% de las cancelaciones de tarjetas de crédito en créditos no asegurados.
• Impacto en personas reales: Aunque el fraude de identidad sintético no tiene víctimas inmediatas y permite a los estafadores permanecer sin ser detectados, el SIF aún puede afectar a individuos inocentes cuyos datos, como SSN, son utilizados sin su conocimiento, perjudicando sus calificaciones crediticias.

4. El enfoque de Veriff para la detección de fraude

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

• Detección de anomalías de documentos y verificación cruzada con registros.
• Modelos de IA y aprendizaje automático 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 pueden activar una señal de alerta, reduciendo la posibilidad de que el fraude se escape.

5. Abordando los deepfakes

A medida que la tecnología de deepfake se vuelve más accesible, su uso en fraudes crece. Los estafadores utilizan imágenes o videos deepfake para crear identidades falsas, engañando a empresas y consumidores por igual. La solución de Veriff se enfoca en:

• Verificaciones de inconsistencia en puntos de referencia faciales, iluminación y sombras
• Análisis de expresión 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, las caras sintéticas a menudo carecen de la consistencia de textura de la piel real, un área que la IA de Veriff utiliza para distinguir lo real de lo falso.

6. El futuro de la prevención del fraude

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

• Conciencia de los riesgos de deepfake y de identidad sintética
• Inversión en herramientas de detección de fraude y tecnología
• 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 continuos avances de Veriff en la detección de fraude 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 panorama digital en rápida evolución.