El fraude está aumentando, pero la colaboración entre bancos puede revertir esta tendencia.
Las tecnologías que mejoran la privacidad (PET) permiten a las organizaciones extraer conocimiento conjuntamente, manteniendo los datos sin procesar bajo el control de cada parte.
Las PET permiten a los bancos colaborar de forma que respete la privacidad y ofrezca la protección que esperan los consumidores.
El fraude sigue en aumento. Solo en Estados Unidos, los consumidores denunciaron pérdidas superiores a 12 500 millones de dólares en 2024, un incremento de alrededor del 25 % interanual. Detrás de esa cifra hay víctimas cuyos ahorros fueron vaciados, cuyas calificaciones crediticias quedaron destruidas por préstamos fraudulentos y cuyas identidades robadas siguen causando daños mucho después del incidente inicial.
Los bancos quieren proteger a sus clientes, pero los defraudadores operan en muchas instituciones y, con frecuencia, en forma de sindicatos, lo que coloca en desventaja a los bancos que trabajan de forma aislada. Un solo banco rara vez detecta un patrón lo bastante amplio como para actuar con decisión. Los bancos necesitan una forma de compartir visibilidad sin compartir datos personales. Los enfoques tradicionales de «compartir el expediente» no son la solución: trasladar datos personales entre instituciones genera nuevos riesgos y choca con las expectativas del público y con la legislación sobre privacidad.
Las tecnologías que mejoran la privacidad (PET) eliminan estas barreras y permiten a los bancos actuar como un frente unido contra el fraude sin compartir los expedientes de los clientes.
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Las PET y su impacto en el aprendizaje a partir de datos sin compartir los datos
Las PET son herramientas y métodos que permiten a las organizaciones compartir información y extraer conocimiento mutuamente, protegiendo al mismo tiempo los datos personales sin procesar frente a la exposición. En esencia, les permiten aprender de los datos de otras sin compartir los datos en sí. El papel que pueden desempeñar las PET para liberar el impacto positivo en sectores como la sanidad y las finanzas es la razón por la que el Foro Económico Mundial las nombró una Tecnología emergente entre las 10 principales de 2024.
Para una visión general accesible, consulte la explicación del Foro Económico Mundial: El impacto de las tecnologías que mejoran la privacidad en las empresas, las personas y la sociedad.
Cómo las salas limpias de datos habilitadas por PET pueden unir a los bancos en la lucha contra el fraude
Una PET en la práctica que cada vez se adopta más es la sala limpia de datos, un entorno gobernado que combina técnicas PET para que las organizaciones puedan trabajar juntas y responder de forma segura a preguntas acordadas. Los datos personales sin procesar permanecen en poder de su titular; los participantes aportan identificadores seudonimizados o tokenizados (con hash o tokenizados en las instalaciones) y agregados no identificativos.
Usemos aquí una sala limpia de datos habilitada por PET como ejemplo claro de PET que funcionan bajo gobernanza: los bancos mantienen los datos sin procesar en sus instalaciones y, al mismo tiempo, permiten la coincidencia entre bancos sin intercambiar expedientes de clientes.
A continuación se presentan tres ejemplos prácticos de cómo los bancos pueden colaborar mediante una sala limpia de datos habilitada por PET para ayudar a prevenir el fraude:
1. Detección de cuentas mula
Cómo se manifiesta el fraude
Los fondos robados se canalizan a través de cuentas «mula»: cuentas bancarias utilizadas para recibir y transferir dinero ilícito en nombre de los defraudadores, a veces con el conocimiento del titular de la cuenta, de modo que el efectivo puede dividirse y trasladarse a otras cuentas antes de ser detectado.
Por qué un solo banco tiene dificultades
En un solo banco, un movimiento rápido de «entrada y salida» puede parecer sospechoso, pero no concluyente. Por ejemplo, se ingresan 5000 dólares y al día siguiente se retiran 4950 dólares. Podría tratarse de una operación perfectamente legítima (traspaso a otra cuenta o pago de una factura elevada), por lo que el Banco A no puede calificarla con seguridad de fraude sin ver el mismo patrón en otros bancos.
Cómo ayuda una sala limpia habilitada por PET
(a) Cada banco convierte los identificadores de clientes, los dispositivos utilizados y los beneficiarios en tokens irreversibles e interoperables en sus propias instalaciones, que permiten cotejar los mismos tokens entre bancos.
(b) Los bancos cargan los tokens, junto con señales de comportamiento (p. ej., rangos de importes, momento, velocidad y número de contrapartes).
(c) En la sala limpia de datos, los tokens coincidentes entre bancos se alinean y se marcan los patrones sospechosos (p. ej., entrada y salida rápida de efectivo; centros de entrada y salida múltiple).
(d) Cada banco recibe alertas únicamente para sus propios tokens y las resuelve localmente hasta llegar a las cuentas para actuar.
Lo que los bancos ven en conjunto
Pequeñas anomalías se alinean en patrones de varios bancos compatibles con la actividad de cuentas mula, como la rápida «entrada y salida» de efectivo a través de varios bancos, o cuentas centro de entrada y salida múltiple, en las que varios pagos pequeños se abonan rápidamente a múltiples beneficiarios.
El impacto para el consumidor
Interceptación más rápida, menos estafas exitosas y más protecciones para los consumidores, sin compartir datos personales entre bancos.
2. Prevención del fraude de identidad sintética
Cómo se manifiesta el fraude
Los defraudadores combinan datos reales y falsos para crear una «persona» que supera las verificaciones y, después, acumula deudas que un consumidor real nunca autorizó, hasta dejar de pagarlas.
Por qué un solo banco tiene dificultades
Dentro de una sola institución, la identidad puede parecer coherente. Las contradicciones solo aparecen cuando los atributos se comparan entre proveedores.
Cómo ayuda una sala limpia habilitada por PET
(a) Cada banco convierte los campos de identidad (números de identificación, teléfono y correo electrónico) en tokens irreversibles en sus propias instalaciones; ninguna información personal sin procesar sale de ningún banco.
(b) En la sala limpia de datos, los tokens se cotejan de forma privada entre bancos para detectar vínculos de uno a muchos y vínculos contradictorios (p. ej., el mismo token de identificación con nombres o fechas de nacimiento distintos; varios identificadores vinculados al mismo dispositivo).
(c) El sistema devuelve una alerta procesable o una puntuación de solidez de la identidad, junto con breves explicaciones, pero nunca los atributos subyacentes.
Lo que los bancos ven en conjunto
Señales claras de identidad sintética: el mismo número de identificación asociado a nombres distintos o a variaciones del mismo nombre en bancos diferentes, distintos identificadores asociados al mismo dispositivo o un nuevo token que abre cuentas en varios bancos en un plazo breve.
El impacto para el consumidor
Menos deuda fraudulenta generada, menos clientes legítimos marcados por error y mejor detección sin agrupar datos masivamente.
3. Alertas tempranas para bancos colaboradores
Cómo se manifiesta el fraude
Las alertas son sensibles al tiempo, pero las normas de privacidad impiden compartir identidades. Sin una forma segura de alertar a los pares, la misma amenaza puede extenderse a otras instituciones antes de que se endurezcan los controles.
Por qué un solo banco tiene dificultades
El Banco A puede detectar un aumento de inicios de sesión de riesgo, pero no puede difundir identificadores personales sin procesar a otros.
Cómo ayuda una sala limpia habilitada por PET
(a) El banco que detecta la amenaza publica una alerta tokenizada (token de credencial, de cuenta o beneficiario, o de dispositivo) con un breve código de motivo, nivel de confianza y ventana temporal.
(b) Los bancos receptores comprueban localmente si poseen el mismo token o si han tenido transferencias recientes desde o hacia el token del beneficiario alertado dentro de la ventana temporal. No se intercambia ninguna identidad.
(c) Si hay coincidencia, el banco refuerza la seguridad (p. ej., código de un solo uso o MFA) y limita temporalmente los movimientos (límites de frecuencia, retenciones o revisión). Las acciones se registran y la alerta caduca automáticamente, salvo que nuevas pruebas la renueven.
Lo que los bancos ven en conjunto
Una capa de alerta temprana discreta que refuerza las defensas en todo el sector sin intercambiar listas de clientes.
El impacto para el consumidor
Menos toma de control de cuentas que se propagan a partir de una única filtración; es decir, menos daños para los clientes.
Primeros pasos: cómo crear una red colaborativa de prevención del fraude con bancos
Comience definiendo el éxito en resultados concretos centrados en el consumidor (pérdidas de víctimas evitadas, cuentas mula interceptadas, identidades sintéticas detenidas).
A continuación, lleve a cabo una prueba de concepto conjunta de 30 a 60 días con dos o tres bancos, centrada en un único patrón (detección de cuentas mula, contradicciones de identidad sintética o alertas de credenciales comprometidas), con métricas sencillas acordadas de antemano.
Configure la sala limpia de datos, realice una prueba en seco con datos sintéticos, codifique las reglas, ejecute el piloto y decida, sobre la base de las pruebas, si escalar o detenerlo de forma ordenada.
Más seguros juntos: las PET permiten a los bancos proteger a los consumidores compartiendo conocimiento, no datos
El fraude se vuelve más sofisticado cada día. Para que los bancos combatan esta amenaza creciente, necesitan colaborar de forma segura mediante PET que les permitan proteger la privacidad y las cuentas de los clientes.
Eso es una buena gestión del riesgo, un buen cumplimiento normativo y, sobre todo, el resultado correcto para las personas que confían en el sistema financiero.
