Dinamismo: el nuevo paradigma que se adelanta a los métodos tradicionales
Esta solución analiza el historial de los usuarios de forma dinámica, aprende de sus interacciones e identifica solicitudes de crédito con alta probabilidad de convertirse en fraude. Su enfoque predictivo permite evaluar tanto la trayectoria como el historial de los solicitantes, identificar patrones irregulares y reducir las pérdidas económicas, reputacionales y operativas asociadas al fraude.
Realidad financiera con riesgos renovados
El desarrollo de tecnología digital ha revolucionado el mercado del crédito al abrir nuevas oportunidades. Estas innovaciones, además de impulsar el crecimiento y la expansión del sistema financiero, han reducido la inequidad, permitiendo una mayor inclusión financiera. Así lo revela el Banco Mundial, que reportó en 2022 un aumento del 29% en inclusión financiera a nivel global.
Este avance, sin embargo, ha traído consigo nuevos desafíos. La integración de servicios financieros digitales permite analizar patrones de comportamiento en tiempo real y optimizar estrategias. Pero también ha incrementado la incidencia del fraude. En ese sentido, PwC reveló que el 51% de las empresas a nivel mundial experimentaron fraudes en 2020 y 2021.
Una de cada cuatro cuentas en impago podría ser fraudulenta
¿Qué pasaría si una de cada cuatro cuentas morosas no fuera un caso de impago, sino un fraude? En México, esta es una realidad. De acuerdo con el informe de Círculo de Crédito sobre el GuardIAn Fraud Score, alrededor del 25% de las cuentas en mora podrían tener un origen fraudulento, lo que representa un impacto económico anual de hasta 27 mil millones de pesos para las entidades otorgantes.
Se trata de un desafío urgente para el sistema financiero: anticipar, detectar y contener el fraude antes de que comprometa la originación del crédito. Más allá del costo económico, el fraude erosiona la confianza de inversionistas, daña la reputación institucional y pone en riesgo la continuidad del negocio.
Un enemigo en evolución
Hoy, los defraudadores utilizan herramientas tecnológicas, ingeniería social y suplantación de identidad para vulnerar los filtros de seguridad y acceder al sistema financiero. Una de las prácticas más comunes es el fraude de originación, que ocurre al momento de solicitar un crédito. En muchos casos, las cuentas fraudulentas operan con normalidad durante semanas hasta que caen en mora, sin levantar sospechas. Sin herramientas adecuadas como GuardIAn Fraud Score, estas se clasifican como cuentas morosas, ocultando su verdadera intención desde el inicio.
De la ciberseguridad a la inteligencia de datos
Desde la perspectiva de Círculo de Crédito, el fraude debe tratarse como un reto de inteligencia de datos. De lo contrario, las instituciones que no modernicen sus modelos de riesgo estarán operando con sistemas ineficientes y desactualizados, expuestos a amenazas emergentes.
Cómo responder a esta realidad
Estas son algunas recomendaciones para las instituciones financieras que buscan enfrentar el fraude con mayor eficacia:
- Implementar herramientas de análisis predictivo desde la etapa de originación del crédito.
- Actualizar sus modelos de riesgo con inteligencia artificial y machine learning.
- Capacitar a los equipos para identificar nuevas modalidades de fraude.
- Establecer métricas que diferencien las pérdidas por fraude de las derivadas de la mora.
📘 Si te interesa obtener el informe El fraude: el reto que no da espera de Círculo de Crédito, descárgalo en el siguiente enlace:👉 https://cloud.somoscirculo.com.mx/Whitepaper_Fraud_Credit