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1. La realidad del fraude

El fraude en línea continúa presentando riesgos significativos para empresas y consumidores:

• 21% de aumento en el fraude en línea de 2023 a 2024 (Informe de Fraude de Identidad Veriff 2025).
• El fraude reportadamente cuesta el 9% de los ingresos de las empresas (Encuesta Pulsar de la Industria del Fraude en EE. UU. 2024).
• El 75% de los clientes consideran el historial de prevención de fraude de una empresa antes de registrarse (Índice de Fraude Veriff 2024, Parte 2)
• US$43 mil millones se perdieron debido al fraude de identidad en 2023 (Comisión Federal de Comercio).

A medida que el fraude se vuelve más sofisticado, las soluciones de Veriff buscan estar un paso adelante, empleando IA avanzada para contrarrestar las tácticas utilizadas por los fraudulentos.

2. Evolución de la verificación de identidad

La verificación de identidad ha evolucionado de revisiones manuales de documentos a controles automatizados sofisticados impulsados por IA. El proceso inicial de verificación de identidad, aunque efectivo, era costoso y tomaba mucho tiempo. Hoy, el panorama de la verificación de identidad demanda:

• Mayor cobertura de documentos. Por ejemplo, Veriff admite más de 12,000 identificaciones emitidas por el gobierno.
• Controles de datos adicionales, como datos personales o controles KYC.
• Colaboración con bases de datos y registros gubernamentales.
• Cumplimiento con estándares regulatorios estrictos.
• Toma de decisiones rápida y automatizada para reducir la latencia y los costos operativos.

3. El aumento del fraude sintético y los deepfakes

Uno de los tipos de fraude de más rápido crecimiento hoy en día es el fraude de identidad sintética, donde los fraudulentos combinan información real y falsa para crear nuevas identidades inexistentes. A diferencia del robo de identidad tradicional, el fraude sintético no tiene una víctima inmediata, lo que lo hace más difícil de detectar.

Desafíos del fraude de identidad sintética (SIF):

• Difícil de detectar: Los fraudulentos crean identidades usando números de Seguro Social inactivos, a menudo de niños, lo que puede pasar por alto los controles de crédito tradicionales.
• Ciclo de vida del fraude largo: SIF permite a los fraudulentos acumular crédito a lo largo del tiempo, lo que lleva a pérdidas financieras significativas cuando finalmente "salen" con fraudes de alto valor.
• Altos costos: El fraude sintético contribuye entre el 10 y el 15% de las cancelaciones de tarjetas de crédito en préstamos no garantizados.
• Impacto en personas reales: Aunque el fraude de identidad sintética no tiene víctimas inmediatas y permite a los fraudulentos permanecer sin ser detectados, el SIF aún puede afectar a individuos inocentes cuyos datos, como los SSN, son utilizados sin su conocimiento, dañando sus puntuaciones de crédito.

4. El enfoque de Veriff para la detección de fraudes

Veriff combate el fraude de identidad sintética utilizando un enfoque multimodal que combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y detección de anomalías. Las tácticas clave incluyen:

• Detección de anomalías en documentos y verificación cruzada con registros.
• Modelos de IA y ML para verificaciones de autenticidad, analizando miles de señales de datos de selfies, documentos y videos.

Al implementar tecnología sofisticada, Veriff asegura que incluso las discrepancias más sutiles puedan activar una alerta, reduciendo la posibilidad de que el fraude pase desapercibido.

5. Enfrentando los deepfakes

A medida que la tecnología deepfake se vuelve más accesible, su uso en fraudes crece. Los defraudadores utilizan imágenes o videos deepfake para crear identidades falsas, engañando tanto a empresas como a consumidores. La solución de Veriff se centra en:

• Verificaciones de inconsistencia en puntos de referencia faciales, iluminación y sombras
• Análisis del sentimiento facial para detectar movimientos no naturales
• Análisis de metadatos para identificar discrepancias en la fuente de creación del medio

La tecnología de Veriff examina múltiples imágenes de cada sesión para detectar anomalías. Por ejemplo, los rostros sintéticos a menudo carecen de la consistencia de textura de la piel real, un área que la IA de Veriff utiliza para distinguir entre lo real y lo falso.

6. El futuro de la prevención del fraude

Para mantener seguros a las empresas y a los consumidores, Veriff enfatiza la importancia de:

• Concienciación sobre los riesgos de deepfake y de identidad sintética
• Inversión en herramientas y tecnología de detección de fraudes
• Implementación de medidas de seguridad avanzadas para productos de alto riesgo, como pasaportes con características de seguridad mejoradas

A medida que el fraude se vuelve cada vez más sofisticado, es esencial que las empresas adapten sus protocolos de seguridad. Los avances continuos de Veriff en la detección de fraudes impulsada por IA están a la vanguardia de este esfuerzo, ayudando a las empresas a proteger a sus clientes y mantener la confianza en un paisaje digital que evoluciona rápidamente.