CIUDAD DE MÉXICO.- La transformación digital ha revolucionado el acceso al crédito. Hoy, más personas pueden obtener financiamiento desde plataformas digitales, lo que ha impulsado la inclusión financiera. Según el Banco Mundial, en 2022 esta tendencia permitió un crecimiento del 29% a nivel global.
Pero este avance también ha traído consigo una nueva generación de amenazas. La digitalización del sistema financiero ha facilitado el fraude desde la etapa más temprana del crédito: su originación. En esta fase crítica, los defraudadores aprovechan vacíos en los sistemas para presentar solicitudes con datos falsos, identidades suplantadas o historiales manipulados.
El impacto no es menor. De acuerdo con el informe El Fraude: El reto que no da espera, elaborado por Círculo de Crédito, 1 de cada 4 cuentas en mora en México podría tener un origen fraudulento, lo que representa un posible impacto económico de hasta 27 mil millones de pesos anuales para las instituciones otorgantes.
Entre las prácticas más difíciles de detectar está el fraude de originación, que se disfraza como una solicitud legítima y opera sin levantar sospechas durante semanas o meses. Solo cuando la cuenta cae en mora es clasificada como impago, ocultando que fue fraudulenta desde el inicio.
Frente a este escenario, Círculo de Crédito, en colaboración con la firma británica Featurespace, desarrolló GuardIAn Fraud Score, una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) y machine learning que permite detectar comportamientos inusuales en tiempo real y anticipar posibles fraudes desde la solicitud del crédito.
A diferencia de los modelos tradicionales, que se basan en datos estáticos, esta tecnología evalúa dinámicamente el historial y comportamiento del solicitante, aprende de las interacciones para detectar patrones irregulares, distingue entre impago legítimo y fraude intencional y permite reducir pérdidas financieras, operativas y reputacionales.
Desde la óptica de Círculo de Crédito, el fraude ya no puede abordarse solo como un asunto de ciberseguridad. Se trata de un reto de inteligencia de datos, que exige modelos de riesgo más dinámicos, automatizados y adaptativos. Para responder a este nuevo entorno, las instituciones financieras deben:
⦁ Incorporar análisis predictivo desde la originación del crédito.
⦁ Actualizar sus modelos con inteligencia artificial y machine learning.
⦁ Capacitar a sus equipos sobre nuevas modalidades de fraude.
⦁ Establecer métricas que distingan entre morosidad real y fraude.
Para conocer el informe completo El Fraude: El reto que no da espera de Círculo de Crédito descarga en: https://cloud.somoscirculo.com.mx/Whitepaper_Fraud_Credit
AM.MX/fm
