La IA ahora aprende cómo compra cada usuario para detectar fraudes en tiempo real

La inteligencia artificial dejó de limitarse a validar credenciales y ahora analiza el comportamiento de compra de cada usuario para identificar operaciones inusuales en tiempo real. La evolución responde a un escenario en el que el fraude financiero incorpora herramientas de inteligencia artificial, ingeniería social e identidades sintéticas, obligando a bancos, fintechs y comercios a replantear sus estrategias de protección.

El cambio ocurre mientras Colombia registra cerca de 94 ataques por segundo contra entidades financieras y sus clientes, según cifras de Asobancaria. A ello se suma que cada consumidor afectado por fraude pierde en promedio 5,8 millones de pesos, de acuerdo con el más reciente Reporte sobre Fraude Digital de TransUnion.

"Hoy convergen tres tendencias que están redefiniendo la gestión del riesgo en el sector financiero. Por un lado, el fraude crece rápidamente y ha cambiado de naturaleza, impulsado por la ingeniería social y el uso de inteligencia artificial generativa. Por otro, la regulación exige sistemas de monitoreo en tiempo real, transparentes y auditables. Y, finalmente, la defensa depende cada vez más de la inteligencia artificial y de mecanismos de autenticación de baja fricción capaces de proteger al usuario sin afectar la experiencia de pago", afirmó Carlos Marín, CEO y cofundador de Akua.

Del análisis de credenciales al análisis del comportamiento

La nueva generación de sistemas antifraude evalúa patrones de comportamiento en lugar de depender únicamente de contraseñas o datos de autenticación. Variables como la frecuencia de compra, los montos habituales, la ubicación, los dispositivos utilizados, los horarios y el tipo de comercio permiten construir perfiles dinámicos de riesgo.

Cuando una transacción se desvía de esos patrones, los modelos de inteligencia artificial pueden identificar anomalías, calcular el nivel de riesgo y apoyar la decisión de autorizar o bloquear una operación antes de que el fraude se materialice.

Este enfoque también busca reducir uno de los principales desafíos del sector: los falsos positivos, es decir, transacciones legítimas que son rechazadas por mecanismos de seguridad demasiado restrictivos. Para las entidades financieras y los comercios, el objetivo consiste en reforzar la protección sin introducir fricciones innecesarias durante el proceso de pago.

Modelos más dinámicos para enfrentar un fraude más sofisticado

En este contexto, Akua incorpora tecnologías como machine learning, autenticación inteligente, tokenización y análisis en tiempo real para fortalecer la gestión del riesgo durante todo el ciclo de una transacción.

Según la compañía, estos modelos permiten comprender mejor el comportamiento de cada usuario y ofrecer procesos de evaluación más precisos, transparentes y auditables, en línea con las exigencias regulatorias y con la creciente sofisticación de las amenazas digitales.

"La lucha contra el fraude está entrando en una nueva etapa. Si durante años la prioridad fue proteger credenciales y datos, ahora el desafío consiste en interpretar señales en tiempo real y diferenciar una operación legítima de una actividad sospechosa con la menor fricción posible. La prevención está evolucionando desde reglas estáticas hacia modelos mucho más dinámicos y adaptativos", concluyó Marín.

La evolución del fraude financiero está trasladando la competencia desde la capacidad de reaccionar ante un ataque hacia la habilidad de anticiparlo. Para bancos, fintechs y comercios, desarrollar modelos capaces de interpretar el comportamiento de los usuarios en tiempo real será un factor determinante para fortalecer la confianza en los pagos digitales sin sacrificar la experiencia del cliente.