• Conceptos como la “ingeniería social” o las “mulas bancarias” son cada vez más habituales en el diario vivir de las personas, quienes deben estar alertas y actualizados para evitar caer en engaños y delitos financieros. 
El robo de dinero a través de estafas en línea y los intentos por timar a las instituciones financieras para blanquear capitales o soportar transacciones fraudulentas, son situaciones cada vez más comunes en Latinoamérica. Por ello, Lynx Tech, empresa tecnológica que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para detectar y prevenir fraudes y delitos financieros, generó un glosario del fraude para definir algunos conceptos fundamentales que se deben conocer y manejar para disminuir el riesgo de caer en estas estafas.

“El avance de la bancarización en la región ha traído buenos resultados en cuanto a inclusión financiera, pero ha despertado otro flanco a considerar, que es el aumento de la vulnerabilidad de la población a caer en situaciones de fraude. Según datos del Informe sobre el estado de Fraude Omnicanal de TransUnion, el fraude digital ha crecido un 105% en transacciones sospechosas a nivel mundial entre 2019 y 2023. Además, las pérdidas por fraude con identidades sintéticas han alcanzado USD $3.100 millones para entidades de crédito, y el 54% de los consumidores reportaron intentos de fraude en los últimos meses de 2023. Por ello, es importante que las personas se mantengan educadas y actualizadas ante las modalidades más comunes de estafa financiera, para así tener las herramientas para estar preparados”, comenta Juan Pablo Jiménez, vicepresidente de ventas para Latinoamérica de Lynx Tech.

Los tipos de fraude más habituales y para los cuales Lynx Tech recomienda estar alerta, son los siguientes:
  1. Fraude guiado  o de ingeniería social: métodos que buscan ganar la confianza de una persona con el fin de obtener dinero directamente o información confidencial para cometer un delito posterior.
  2. Fraude interno: acto donde un funcionario de una organización usa de mala manera los recursos de la empresa, con el fin de lograr su enriquecimiento personal.
  3. Mulas bancarias: personas que, consciente o inconscientemente, ayudan a las organizaciones delictivas a blanquear sus beneficios, facilitando sus cuentas para recibir y transferir fondos fraudulentos para que se “legitimen”.
  4. Fraude Tarjeta no Presente: estafa donde se realiza un pago fraudulento con una tarjeta de la que no se es dueño o no se posee, y que no tiene consentimiento del titular de la tarjeta .
  5. Crimen como servicio (Crime as a Service): Modelo de negocio donde cibercriminales ofrecen servicios y herramientas a otros criminales para ejecutar sus ciberataques. 
Todos estas modalidades de fraude pueden ser combatidas más eficientemente con la utilización de IA y aprendizaje automático por parte de las instituciones financieras, para así poder detectar anticipadamente cualquier comportamiento inusual en un producto bancario o anomalías por parte de sus usuarios, frenando de raíz la problemática antes de que llegue más lejos, disminuyendo los costos de reembolso para el banco y todos los dolores de cabeza para las personas involucradas.