En sectores como la banca, los seguros, las telecomunicaciones o la administración pública, el fraude supone pérdidas millonarias cada año. Las organizaciones dedican grandes recursos a prevenirlo, pero los métodos tradicionales suelen quedarse cortos frente a técnicas cada vez más sofisticadas. ¿Cómo mejorar la capacidad de detección y anticipación sin comprometer la privacidad ni la competitividad?
Este artículo analiza los principales enfoques actuales en la lucha contra el fraude, sus limitaciones, y cómo la tecnología puede ayudar a ir un paso por delante.
El reto actual: fraude más complejo, más distribuido
El fraude digital no es estático. Evoluciona constantemente y adopta nuevas formas: suplantación de identidad, operaciones simuladas, manipulación de sistemas automatizados, compras en marketplaces con tarjetas robadas, fraudes internos, etc.
La dificultad para detectarlo radica en que los patrones de comportamiento fraudulento cambian rápidamente, se adaptan a los controles existentes y suelen dispersarse entre múltiples actores, regiones o sistemas.
En este escenario, los enfoques aislados o centralizados se quedan cortos:
No permiten ver el patrón completo del fraude si los datos están fragmentados entre diferentes entidades.
Dificultan la colaboración entre organizaciones por cuestiones legales o de competencia.
Limitan el potencial de los modelos de IA al restringir el volumen y diversidad de datos disponibles.
Estrategias tradicionales y sus límites
A lo largo del tiempo, las organizaciones han utilizado diversas estrategias para combatir el fraude. Algunas siguen siendo útiles, pero muchas presentan limitaciones importantes:
1. Reglas fijas (if/then)
Se basan en definir condiciones conocidas de fraude (por ejemplo: más de X operaciones en menos de Y minutos). Son rápidas y fáciles de implementar, pero:
Son poco flexibles frente a fraudes nuevos o no tipificados.
Generan muchos falsos positivos.
No aprenden ni se adaptan con el tiempo.
2. Análisis centralizado
Un sistema recoge todos los datos en una única plataforma para entrenar modelos de detección. Si bien puede ofrecer una visión más amplia:
Requiere mover grandes volúmenes de datos, lo que implica costes y riesgos de privacidad.
Puede entrar en conflicto con regulaciones como GDPR, HIPAA u otras normativas sectoriales.
Es difícil de implementar cuando los datos están en manos de distintos actores con intereses propios.
3. Modelos locales e independientes
Cada organización entrena sus propios modelos con sus datos. Esto permite cumplir con la privacidad, pero:
Limita el poder predictivo por falta de contexto o ejemplos de fraude menos frecuentes.
Hace difícil detectar patrones distribuidos entre distintas entidades.
¿Qué alternativas existen?
Frente a estas limitaciones, han surgido nuevas estrategias centradas en aprovechar la inteligencia artificial y el análisis colaborativo, sin comprometer los datos sensibles. Algunas de las más destacadas son:
Técnicas colaborativas sin intercambio de datos
Permiten a múltiples actores entrenar modelos de forma conjunta sin mover ni compartir la información original. Esto habilita:
Mayor diversidad y volumen de datos para entrenar modelos más precisos.
Protección del dato sensible y cumplimiento con normativas.
Mejora en la detección de patrones de fraude que afectan a distintos actores simultáneamente.
Entrenamiento distribuido seguro
Las entidades conservan el control de sus datos y contribuyen únicamente con información agregada o anonimizada. Esto permite que cada organización participe en un sistema más inteligente y coordinado, sin renunciar a la confidencialidad.
Privacidad diferencial y trazabilidad
Aplicar perturbaciones matemáticas a los datos o parámetros del modelo garantiza que no se puedan reconstruir los datos originales. Además, se puede auditar el proceso completo para demostrar el cumplimiento normativo.
Nuestro enfoque: colaboración sin fricción
Sherpa.ai ha desarrollado una plataforma tecnológica que permite mejorar drásticamente la detección de fraude sin compartir datos personales ni exponer información sensible.
Algunas de sus ventajas más destacadas en este ámbito:
Capacidad de entrenar modelos conjuntos entre entidades sin necesidad de centralizar los datos. Esto permite identificar fraudes que se escapan a sistemas aislados.
Tecnología de privacidad avanzada, que incluye mecanismos como privacidad diferencial, agregación segura o auditoría completa.
Despliegue flexible: la plataforma puede integrarse en sistemas existentes, trabajar en entornos cloud, edge o locales, y adaptarse a distintos sectores regulados.
Rendimiento probado en proyectos reales con bancos, aseguradoras y organismos públicos.
Ejemplos de casos de uso
Algunos ejemplos concretos donde esta tecnología ha demostrado su valor:
Banca y medios de pago: detección de fraude en tarjetas, transferencias y operaciones entre bancos distintos.
Telcos: identificación de patrones anómalos en tráfico de llamadas, portabilidades, o contratación fraudulenta.
Sector público: prevención de fraudes en ayudas sociales o uso indebido de servicios públicos.
Seguros: análisis de siniestros sospechosos o reclamaciones repetidas entre distintas aseguradoras.
Mejorar la detección del fraude no es solo una cuestión de algoritmos más potentes. Requiere acceso a información diversa y representativa, capacidad de colaborar entre actores, y protección estricta de la privacidad.
El enfoque que combina colaboración segura, análisis avanzado y cumplimiento normativo es el que está marcando la diferencia. Gracias a ello, hoy es posible construir sistemas de prevención más eficaces, ágiles y responsables.
Las organizaciones que den este paso no solo reducirán el impacto del fraude, sino que también fortalecerán la confianza de sus usuarios y su posición competitiva.