El fraude apoyado en inteligencia artificial está reduciendo costos y acelerando su ejecución, con modalidades cada vez más accesibles como la clonación de voz y el robo de identidad digital.
● Durante Fintech Summit Americas 2026 y Token Americas 2026, especialistas advirtieron que el fraude ya no busca solo intervenir una transacción, sino tomar control de la identidad del usuario.
● Frente a ese escenario, el sector está reforzando modelos predictivos y esquemas de verificación continua para detectar anomalías en tiempo real sin añadir fricción a la experiencia de pago.
El fraude financiero está entrando en una etapa más difícil de detectar y más barata de ejecutar. La clonación de voz, los deepfakes y las identidades sintéticas dejaron de ser escenarios de laboratorio para convertirse en una ola de ataques que está obligando al sector a rediseñar sus sistemas de seguridad.
Durante Infraestructura de confianza: fraude, identidad y cumplimiento en la era de la IA en el Fintech Summit Americas 2026 y el Token Americas 2026, Carlos Bravo, (Spin), Ricardo Rebolledo (Acid Labs), Héctor Cárdenas (Conekta) y Rafael Valencia, especialista en prevención de fraudes y moderador coincidieron en que la IA no solo cambió la infraestructura del fraude, también redujo su costo y facilitó su ejecución.
Bravo sostuvo que el problema ya no puede verse sólo como un tema de ciberseguridad. “La combinación de las redes, la ciberseguridad y la inteligencia artificial está generando un riesgo sistémico para la industria financiera”, explicó.
La advertencia cobra relevancia ante el aumento de fraudes que recurren a ingeniería social, robo de cuentas y suplantación de identidad en servicios financieros.
“Hoy, a raíz de la aparición de la inteligencia artificial, el fraude se volvió una industria; antes se necesitaban especialistas, ahora hay una masificación”, afirmó Valencia. A su juicio, el sector atraviesa por un punto de inflexión en el que las estrategias de defensa tendrán que cambiar radicalmente.
Los deepfakes
Uno de los puntos que más llamó la atención fue el impacto de los deepfakes en México. “Antes, para vulnerar un sistema se requerían equipos muy sofisticados; hoy existen modelos generativos comerciales que pueden clonar una voz o crear un rostro sintético por poco dinero”, declaró Rebolledo.
El directivo también subrayó que el objetivo de los delincuentes cambió. Hoy, el fraude ya no busca solo intervenir una transacción, sino tomar control de la identidad y de las cuentas mediante suplantación, manipulación de SIM o infección de dispositivos móviles.
Sobre la operación de pagos, Cárdenas explicó que la evolución ha ido de reglas fijas a modelos mucho más dinámicos basados en comportamiento y riesgo. “Las reglas por sí solas ya no sirven para todos los casos; hoy analizamos patrones de comportamiento, aceptación bancaria, contracargos y señales de identidad para reducir fraude sin afectar las ventas”, afirmó.
La discusión dejó otro dato preocupante: la revisión humana ya no es suficiente frente a los deepfakes. “La precisión de una persona para detectar un deepfake en condiciones reales es menor al 1%; por eso es indispensable incorporar inteligencia artificial defensiva en tiempo real”, sostuvo Rebolledo.
La conversación también reflejó una preocupación compartida por toda la industria: México sigue enfrentando niveles elevados de fraude y bajas tasas de aceptación en pagos digitales, lo que obliga a los actores del sector financiero a colaborar más estrechamente en modelos de prevención.
“Ya no podemos esperar a que el fraude ocurra para reaccionar; necesitamos modelos predictivos y una infraestructura de confianza que combine identidad, seguridad y cumplimiento en tiempo real”, concluyó Valencia.
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