Al mirar atrás a mis predicciones para 2024, varias se materializaron más rápido de lo previsto. La IA generativa pasó de ser una palabra de moda a convertirse en una amenaza tangible, con el 42% de las estafas siendo ahora impulsadas por IA. El fraude de primera parte evolucionó de ser una preocupación creciente a convertirse en un desafío principal. Los ataques con deepfakes durante la incorporación pasaron de ser un riesgo teórico a una realidad operativa.
Sin embargo, la misma tecnología que impulsa estas amenazas ahora está ayudando a los equipos de riesgo a transformar sus operaciones y construir mejores defensas. Hemos demostrado que nuestros modelos impulsados por IA pueden ver a través del dispositivo y el comportamiento del usuario para detectar señales de alerta temprana de deepfakes y bots antes de que causen daño.
El año pasado, un banco de nivel 1 descubrió que Sonar podría haber evitado casi el 42% de las transferencias fraudulentas al predecir qué transferencias se estaban enviando a un exchange de criptomonedas como parte de una estafa de ingeniería social.
Este es el punto de inflexión. 2025 es el año en que contraatacamos.
Vamos a sumergirnos.
1. Las estafas se convierten en el desafío definitorio de las finanzas
En 2024, pronosticamos un endurecimiento regulatorio contra las estafas a medida que las pérdidas seguían aumentando. Esa predicción resultó acertada, pero, como suele ocurrir en los servicios financieros, la respuesta ha generado sus propios desafíos. Aunque los grandes bancos empezaron a reembolsar a las víctimas de estafas de pagos autorizados (APP), un paso loable, hemos observado un aumento del fraude de primera parte, en el que actores malintencionados intentan explotar los sistemas de contracargos y reembolsos bajo la apariencia de reclamaciones legítimas.
¿Cuál es el problema? Reembolsar a las víctimas trata el síntoma, no la enfermedad. Este fue mi mensaje central cuando hablé en la Cámara de los Lores del Reino Unido, y es algo que vemos reflejado en los datos hoy en día.
En 2025, veremos cómo este desafío alcanza una masa crítica:
- Estafas generadas por IA el contenido será cada vez más sofisticado
- Los ataques de ingeniería social aprovecharán la tecnología deepfake para voz y video
- Las estafas que comienzan en las redes sociales y luego pasan al mundo cripto y bancario aprovechan las brechas entre empresas, redes e industrias.
- El fraude de primera parte seguirá creciendo de forma explosiva
La intersección de estas tendencias crea la tormenta perfecta. Las instituciones financieras no pueden simplemente dar por perdidas estas pérdidas: las cifras son demasiado grandes. Tampoco pueden limitarse a añadir fricción: la competencia es demasiado intensa. Necesitan un enfoque completamente nuevo.
Lo que vemos que hacen nuestros clientes más sólidos es redoblar su apuesta por el ML/IA y entrenar modelos personalizados para detectar señales de riesgo únicas. También participan en consorcios intersectoriales para cerrar brechas clave de datos. Y están realizando fuertes inversiones en IA para reforzar sus operaciones de gestión de riesgos.
Nayeem Mano, vicepresidente de Riesgo y Cumplimiento AML en Paylocity, refleja este cambio:
2. Los agentes de IA transforman las operaciones de riesgo
El auge de los agentes de IA es quizá la tendencia más transformadora en fraude y cumplimiento en la actualidad. A medida que las alertas y los reportes de actividades sospechosas (SAR) siguen disparándose sin señales de detenerse —un aumento del 800 % solo en los últimos años—, los líderes de riesgo han asumido que no se puede resolver un incremento de 8 veces en las alertas mensuales simplemente contratando más personal.
En cambio, estamos viendo una adopción cada vez mayor de agentes de IA y copilotos para ayudar a los equipos a manejar la carga de trabajo. No se trata solo de herramientas de automatización mejoradas, sino de sistemas inteligentes que gestionan tareas rutinarias, procesan enormes volúmenes de datos en segundos y escalan los casos complejos cuando se requiere criterio humano.
Hoy en día, los clientes de Sardine están utilizando agentes de IA para:
- Revisar alertas de sanciones
- Gestionar la resolución de disputas
- Revisar los documentos de incorporación de clientes
- Preseleccionar alertas de monitoreo de transacciones
- Ayudar en la elaboración de narrativas de SAR y en la recopilación de pruebas
- Realizar investigaciones iniciales para ahorrar tiempo
- Mejorar las tasas de captura mediante un mejor reconocimiento de patrones
Por ejemplo, hemos estado utilizando nuestro agente de resolución de disputas como apoyo para nuestro equipo de pagos. Lo equipamos con plantillas para todos los principales procesadores y con el manual de nuestro equipo para ganar disputas, y ahora el agente acelera significativamente nuestro proceso. Selecciona la plantilla adecuada según el procesador y el tipo de disputa, reúne las pruebas, incluidos los datos del dispositivo para Compelling Evidence 3.0 cuando es necesario, y las envía directamente a los esquemas de tarjetas como Visa y MasterCard una vez que nuestro Payment Ops Manager le da el visto bueno.
Jas Randhawa en StrategyBrix también señala que las auditorías de IA son un área de enorme oportunidad: “Los sistemas impulsados por IA serán capaces de analizar grandes volúmenes de documentos y datos de transacciones, identificar patrones complejos y detectar anomalías con una precisión extraordinaria. Los LLM destacarán en el procesamiento e interpretación de texto no estructurado, lo que permitirá a los auditores revisar rápidamente documentos regulatorios, políticas internas y comunicaciones con clientes.”
Esto es lo que hace que el potencial de los copilotos de IA sea tan emocionante para los líderes de riesgo, y esperamos ver mucho más de ello en 2025.
3. El intercambio de datos entre sectores alcanza una masa crítica
Durante el último año vimos innumerables publicaciones en LinkedIn con capturas de pantalla de grupos de Telegram y otros foros donde los estafadores colaboran activamente. El mensaje era claro: si los estafadores no operan aislados, nosotros tampoco podemos hacerlo.
Si bien el intercambio de datos entre industrias ya ha demostrado su valor en sectores específicos, este año el sector de gestión de riesgos realmente dio un gran paso adelante. Nuestro consorcio Sonar experimentó un crecimiento sin precedentes, ya que los actores tradicionales se asociaron con startups para cubrir brechas críticas de datos. Por ejemplo, un banco de nivel 1 descubrió que Sonar podría haber evitado casi el 42% de las transferencias fraudulentas al identificar transferencias enviadas a casas de cambio de criptomonedas como parte de estafas de ingeniería social.
Más allá de Sardine, también vimos surgir decenas de consorcios especializados, como asociaciones similares a las que se formaron entre Meta, Match, Coinbase y otras empresas tecnológicas que acapararon titulares al unirse para combatir el fraude en línea y las estafas de criptomonedas mediante inteligencia compartida.
En 2025, esperamos que el intercambio de datos se expanda de forma drástica:
- Se formarán consorcios intersectoriales que permitan el intercambio de datos entre servicios financieros, empresas de telecomunicaciones y compañías de redes sociales para combatir amenazas comunes
- El intercambio de inteligencia sobre amenazas en tiempo real se convertirá en el estándar
- Los marcos regulatorios evolucionarán para fomentar el intercambio responsable de datos
- Las tecnologías de preservación de la privacidad permitirán una colaboración más amplia
Las matemáticas son sencillas: más datos significan mejores modelos. Mejores modelos significan menos pérdidas. Las organizaciones que participen en estas redes tendrán una ventaja significativa sobre las que no lo hagan.
4. La validación de modelos de fraude se convierte en una prioridad regulatoria
Otra tendencia emergente que merece toda la atención de los responsables de cumplimiento es el creciente escrutinio regulatorio en torno a la validación de modelos de fraude. En los últimos años, varios bancos, fintechs y casas de cambio de criptomonedas de alto perfil se han visto comprometidos, dejando a los clientes desamparados y obligando a los reguladores a intervenir. La pregunta que ahora se hacen los reguladores es sencilla: ¿son eficaces sus controles de riesgo y funcionan como se pretende?
El desafío, sin embargo, es que la “validación de modelos” significa cosas diferentes para distintas personas, lo que la convierte en un objetivo cambiante para las instituciones financieras y las fintech.
Nuestra asesora jurídica general, Christine Poulon, señala:
Los reguladores están haciendo preguntas incisivas en tres áreas clave:
- Eficacia del sistema:¿Sus modelos están haciendo lo que se supone que deben hacer y son medibles los resultados?
- Configuración personalizada: ¿Sus sistemas están adaptados a su caso de uso o depende de reglas «listas para usar» de proveedores que pueden no alinearse con su perfil de riesgo?
- Transparencia del modelo: ¿Puedes explicar cómo funcionan tus modelos de aprendizaje automático y si están combatiendo la reputación de «caja negra» que a menudo tienen algunos sistemas de ML/IA?
En 2025, espera:
- Requisitos más estrictos para la explicabilidad de los modelos
- Validación periódica de la eficacia de los sistemas de ML y de IA, con énfasis en las pruebas de estrés y las evaluaciones de riesgos
- Mayor escrutinio de las soluciones «listas para usar», que exige a las empresas demostrar cómo adaptan los modelos de los proveedores a sus entornos de riesgo específicos
- Documentación obligatoria de la toma de decisiones del modelo
- Requisitos de validación más estrictos para los motores tradicionales basados en reglas
Como alguien que ha estado profundamente involucrado en el aprendizaje automático durante más de una década, sé que garantizar que nuestros sistemas funcionen como se espera y que puedan ser medidos, explicados y mejorados es fundamental a medida que se vuelven más autónomos. Los modelos explicables son modelos que podemos evaluar. Y si puedes evaluarlos, puedes mejorarlos. Este será un foco principal para nosotros en 2025.
Una idea contraintuitiva de Jas Randhawa es que este enfoque regulatorio podría crear un entorno ideal para la automatización robótica de procesos (RPA). Aunque la IA y los LLM están avanzando rápidamente, él cree que su naturaleza de caja negra y sus decisiones inexplicables podrían frenar la adopción generalizada en el cumplimiento de AML. En su lugar, los reguladores podrían preferir el enfoque basado en reglas de la RPA para automatizar tareas rutinarias de cumplimiento, ya que se ajusta más estrechamente a las expectativas regulatorias.
5. La integración tecnológica de Fraude y Cumplimiento reduce el esfuerzo manual de investigación y las tasas de fraude
Los equipos de fraude y cumplimiento están más conectados que nunca, y con muy buena razón. Los sistemas que pueden vincular posibles fraudes de primera parte, como la actividad de mulas, con investigaciones en curso o redes criminales en tiempo real no solo previenen el fraude, sino que también garantizan que se mantenga un registro de auditoría completo para fines de cumplimiento.
En 2024, los críticos se manifestaron abiertamente sobre por qué FrAML —la combinación de fraude y cumplimiento normativo— nunca funcionará, insistiendo en que estos equipos y funciones deben seguir siendo independientes. Pero, independientemente de tu postura en ese debate, hay un hecho claro: el valor de la colaboración y el intercambio de datos entre fraude y cumplimiento es innegable (y debería ser innegociable).
Compartir señales de riesgo y herramientas como modelos de ML, grafos de red e incluso motores de reglas no solo reduce costos al eliminar gastos duplicados, sino que también cierra brechas críticas de datos que los estafadores se apresuran a explotar.
En 2025 veremos:
- Modelos que aprenden tanto de señales de fraude como de cumplimiento en tiempo real (no solo datos compartidos, sino inteligencia compartida)
- Plataformas que gestionan tanto la velocidad del fraude como la complejidad del cumplimiento sin obligarte a elegir entre uno u otro
- Una consolidación de herramientas de gestión de riesgos en torno a un pequeño grupo de proveedores estratégicos
Esta convergencia es organizativa y tecnológica. Cada vez vemos más bancos, tanto de nivel 1 como regionales, darse cuenta de que obtienen mejoras en la eficiencia operativa al fusionar los equipos de fraude y de delitos financieros bajo un mismo líder. La misma IA que ayuda a detectar patrones de fraude complejos puede identificar posibles actividades de blanqueo de capitales. Los datos que señalan comportamientos inusuales de los clientes pueden sacar a la luz riesgos de cumplimiento normativo. Una visión única y unificada de los datos, en tiempo real por defecto, es extremadamente poderosa.
Si te interesa saber más sobre cómo los equipos de fraude y cumplimiento pueden colaborar más estrechamente, lee este informe que preparamos junto con nuestros amigos de Fintrail.
6. Comienza la consolidación del mercado de proveedores
El ámbito de la prevención del fraude y el cumplimiento normativo ha estado muy fragmentado, con cientos de proveedores que ofrecen soluciones puntuales. Si bien esto ha impulsado la innovación, también ha generado complejidad, desafíos de integración y silos de datos.
El año 2025 marcará el inicio de una consolidación significativa del mercado en el ámbito del fraude y el riesgo de delitos financieros, similar a lo que hemos visto en ciberseguridad, con Palo Alto Networks adoptando una estrategia adquisitiva o con Wiz siguiendo el enfoque de construir una plataforma desde cero. En Sardine, hasta ahora hemos optado por el enfoque de construir. Y estamos viendo que nuestros competidores siguen el mismo camino, fusionándose o adquiriendo a otros actores. La imitación suele ser la mejor forma de halago. Estamos orgullosos de que nuestra visión —de que el ámbito del fraude y el riesgo de delitos financieros necesita una nueva plataforma concebida desde cero— esté calando.
Allison Miller, CEO de Cartomancy Labs, afirma que podría haber un aumento de la consolidación entre ciberseguridad y fraude en el horizonte, ya que los compradores buscan soluciones que aborden múltiples amenazas en ciberseguridad, fraude, AML y cumplimiento normativo. Ante el aumento de las amenazas y presupuestos más ajustados, ella observa una tendencia creciente de empresas que buscan tecnología que estire aún más sus presupuestos de defensa – especialmente en inteligencia de amenazas, detección de bots, autenticación y sistemas de alertas que puedan cubrir múltiples casos de uso.
Las organizaciones reconocen cada vez más el valor de las plataformas integradas que combinan:
- Datos propietarios a gran escala
- Datos de terceros de primera categoría
- Modelos de ML personalizados
- Consolidación y visualización de paneles de control
- Agentes de IA para automatización
7 el comercio digital alcanza su punto de inflexión en seguridad
En 2024, los bots que tradicionalmente pertenecían al ámbito de la “ciberseguridad” se convirtieron en un importante problema de fraude. Así como el mundo financiero ha acercado el fraude y el cumplimiento normativo, espero que veamos que el comercio electrónico, los marketplaces y las plataformas acerquen más la ciberseguridad y el fraude.
2025 será el año en que el comercio digital reescriba fundamentalmente su manual de seguridad:
- La detección de bots y la prevención del fraude convergen en sistemas de defensa unificados
- Intercambio de datos multiplataforma entre mercados, proveedores de pago y bancos
- Las empresas tradicionales adoptan la prevención del fraude a nivel de plataforma
La realidad es contundente: ya no se puede separar el fraude en pagos del abuso en la plataforma. Cuando un ataque de bots hoy se convierte en toma de cuentas mañana y en fraude de pagos la próxima semana, tu defensa debe estar igual de integrada.
El año que viene
El panorama de los delitos financieros ha cambiado de forma fundamental. El volumen, la sofisticación y la velocidad de los ataques han superado a los enfoques tradicionales. Pero han surgido nuevas herramientas para afrontar estos desafíos de manera directa.
El futuro pertenece a los equipos de riesgo que combinan conjuntos de datos masivos, inteligencia intersectorial, capacidades de toma de decisiones ultrarrápidas y agentes de IA que potencian a las personas en el proceso. Ya estamos viendo a clientes “adoptar por completo la plataforma” al reconocer la ventaja compuesta de este enfoque integrado.
En Sardine, nuestra misión sigue siendo la misma: combatir el crimen financiero y desbloquear el comercio. En 2025, continuaremos liderando esta evolución, proporcionando los datos, la IA y las herramientas necesarias para mantenernos por delante de amenazas cada vez más sofisticadas. El desafío es enorme, pero también lo es la oportunidad. Juntos, podemos construir un sistema financiero más accesible y más seguro.
¿Te interesa saber más sobre cómo Sardine puede ayudarte a prepararte para estos desafíos? Hablemos sobre cómo podemos ayudarte a resolver tus necesidades específicas para 2025 y más allá.
Agradecimientos especiales al Fraud Squad
Este año me puse en contacto con algunas de las mentes más brillantes en fraude, cumplimiento y riesgo para conocer sus perspectivas sobre lo que está ocurriendo y lo que viene después. Siempre es un privilegio aprender de personas que viven y respiran este trabajo cada día.
Un agradecimiento especial a:
- Simon Taylor, nuestro Director de Contenidos y Estrategia en Sardine / Autor de Fintech Brainfood
- Matt Vega, nuestro jefe de gabinete en Sardine
- Christine Poulon, nuestra asesora general en Sardine
- Nayeem Mano, vicepresidente de Riesgo y Cumplimiento AML en Airbase @ Paylocity
- Sarah Mirsky-Terranova, Propietaria y Directora General en AE Consulting
- Allison Miller, CEO en Cartomancy Labs
- Jas Randhawa, CEO y socio director en StrategyBRIX
- Karisse Hendrick, presentadora de Fraudology
- Andrew Austin, nuestro Director de Fraude en Sardine
Sus ideas ayudaron a dar forma a estas predicciones y su trabajo sigue impulsando a toda la industria hacia adelante. Les agradezco a todos.
Para más ideas como esta, sígueme en LinkedIn y suscríbete a nuestro blog.