Prevención de fraude con IA: el ahorro millonario de las empresas de pagos
El fraude en pagos alcanzó un impacto global de más de USD 485 mil millones en 2024. Con la llegada de la IA generativa, los ataques son más rápidos, personalizados y difíciles de detectar. Pero también es la herramienta más prometedora para detenerlos.
Datos clave
📉 Pérdida promedio anual por fraude: USD 60 millones por organización en la industria de pagos (emisores, adquirentes, procesadores, facilitadores, comercios y billeteras digitales).
⚡ Adopción de IA: 78% ya la utiliza para prevenir fraudes, frente a 55% hace dos años.
📊 Retorno de inversión: 85% obtiene beneficios claros en detección en tiempo real, reconocimiento de patrones y priorización de casos.
💵 Ahorro millonario: 42% de emisores reportó ahorros > USD 5M en 2 años gracias a la IA.
🚨 Principales amenazas para 2025:
Fraude de identidad sintética (identidades falsas con datos reales y ficticios).
Suplantación de identidad (impersonation scams).
Fraude transfronterizo (aprovechando vacíos regulatorios).
Colaboración inteligente: 59% ve clave formar alianzas de intercambio de inteligencia, es decir, redes seguras entre empresas e instituciones para compartir datos anonimizados y detectar patrones comunes.
Insights PayTech
IA como pilar, no accesorio: los líderes la integran en múltiples capas de defensa, combinando biometría, análisis de patrones y detección en tiempo real.
Dato es ventaja competitiva: acceder a listas negras, biometría conductual o inteligencia anónima marca la diferencia.
Colaborar multiplica resultados: las empresas más abiertas a compartir información logran menores falsos positivos y más fraudes detectados.
Gobernanza crítica: sin auditorías de sesgo y marcos robustos, la IA puede discriminar y erosionar la confianza.
Urgencia estratégica: 90% cree que si no aumentan el uso de IA en 3 años, las pérdidas crecerán.
💬 ¿Qué tan dispuesta crees que está la industria de pagos a compartir datos para frenar el fraude? Opina y etiqueta a un experto.
