Según un estudio de FICO, el 99 % de las organizaciones reconoce la necesidad de una estrategia de fraude unificada, pero solo el 28 % ha desplegado soluciones de IA a escala para detectar patrones anómalos.
FICO publica un estudio en el que se destaca que la inteligencia artificial ha acelerado las amenazas financieras gracias a los deepfakes hasta la ingeniería social a gran escala. La curva de amenazas se ha vuelto drásticamente más pronunciada.
Las conclusiones más importantes del estudio llevado a cabo por FICO son las siguientes:
La IA está potenciando el fraude a gran escala
Los intentos de fraude han aumentado de forma significativa, con un 26 % de las organizaciones que denuncian un incremento del fraude superior al 51 % en los últimos dos años. La IA ha reducido la barrera de entrada para los defraudadores, impulsando la creación de identidades sintéticas, el robo de cuentas mediante deepfakes, ataques sistemáticos y automatizados de bots impulsados por IA y ataques de ingeniería social a gran escala dirigidos a estafar a posibles víctimas, que antes solo eran posibles para redes criminales sofisticadas.
Los datos de la región EMEA muestran el crecimiento más moderado del fraude a nivel global (48 % denuncia incrementos de entre el 11 % y el 25 %) y una menor proporción de denuncias con pérdidas superiores al 51 % (12 %), lo que sugiere que los marcos regulatorios más sólidos y mayor madurez en detección están teniendo un efecto medible.
La mayoría de las organizaciones reconoce el problema, pero aún no lo ha resuelto
Aunque el 99 % de las organizaciones reconoce la necesidad de una estrategia de fraude unificada, solo el 28 % ha desplegado completamente la detección de fraude impulsada por IA a escala. El mayor obstáculo no es la tecnología, sino la integración. El 47 % de los responsables de fraude consultados señala la dificultad de incorporar eficazmente la IA en sus marcos existentes de control del fraude.
Según el informe de FICO, solo el 34 % ha desplegado completamente cualquiera de los tres casos de uso principales de IA analizados: IA generativa para soporte al cliente, IA generativa para asistencia en la gestión de casos y modelos de detección basados en IA/ML. La mayoría de las entidades financieras se encuentran aún entre fases piloto y despliegues limitados en producción.
Los falsos positivos representan un coste oculto significativo
Una de cada tres organizaciones denuncia tasas altas o muy altas de falsos positivos. Esto es importante porque los falsos positivos no son solo una incomodidad operativa. Cuando transacciones legítimas son marcadas como sospechosas, los clientes se enfrentan a retrasos, pasos adicionales de verificación o servicios denegados. Esa fricción erosiona la confianza, daña la experiencia del cliente y aumenta la pérdida de clientes, especialmente en mercados digitales en rápida expansión.
El rendimiento relativamente sólido de EMEA (hasta 20 puntos menos que otras regiones en falsos positivos) sugiere que la madurez regulatoria y los sistemas optimizados pueden reducir significativamente este problema.
La orquestación es el eslabón perdido
Las herramientas de fraude fragmentadas o aisladas dejan brechas incluso cuando se utilizan modelos individuales sofisticados. Las organizaciones mejor posicionadas para tener éxito son aquellas que construyen marcos de decisión unificados que orquestan modelos internos, inteligencia de proveedores externos y datos de consorcios en tiempo real a través de canales, productos y recorridos del cliente.
Casi la mitad de las organizaciones (47 %) señala la dificultad de integrar la IA de manera efectiva como su principal desafío, por delante de la creciente complejidad del fraude (40 %), las restricciones regulatorias (35 %), problemas de gobernanza de datos (34 %) y limitaciones de sistemas heredados (32 %).
La siguiente frontera es la IA autónoma y la inversión se está distribuyendo en múltiples prioridades
Casi todas las organizaciones (99 %) incluyen la IA autónoma en sus planes estratégicos para los próximos 24 meses. La inversión se distribuye ampliamente entre verificación de identidad (16 %), detección con IA/ML (16 %) y toma de decisiones en tiempo real (12 %), lo que indica que las empresas entienden que no existe una solución única: la resiliencia requiere avanzar en múltiples frentes simultáneamente.
En la región EMEA la confianza en la IA autónoma es superior al resto del mundo: el 62 % de las organizaciones de esta zona espera que tenga un papel central en la prevención del fraude, lo que convierte a la región en la más optimista respecto a su impacto operativo. En cuanto a inversiones preferentes, el 24% de las organizaciones de EMEA identifica la IA/ML para detección de fraude como su principal área de inversión en los próximos 24 meses, el porcentaje más alto de cualquier región en esta categoría, lo que refleja la madurez de la infraestructura de autenticación bajo PSD2/PSD3.
Alejandro Villar, managing director de FICO Iberia
“El fraude ya no es un riesgo operativo aislado, sino una amenaza sistémica acelerada por la inteligencia artificial, que está industrializando los ataques y superando la capacidad de respuesta de muchas organizaciones”. “Mientras los delincuentes escalan en velocidad, volumen y sofisticación, la mayoría de las instituciones sigue operando con arquitecturas fragmentadas y modelos desconectados, lo que genera brechas críticas de seguridad, un aumento de pérdidas financieras y una creciente erosión de la confianza del cliente. Sin una orquestación unificada y en tiempo real de la inteligencia de fraude, incluso las defensas más avanzadas se están quedando estructuralmente atrás frente a la evolución del fraude”.