Fraude financiero en Colombia: manipulación humana antes de mover el dinero
El fraude financiero evoluciona hacia la manipulación de decisiones humanas, antes de que ocurra cualquier transacción. Bre-B supera 1.700 millones de operaciones y enfrenta nuevas amenazas de ingeniería social.
Cómo el fraude financiero actúa antes de que se mueva un solo peso
Una llamada que parece venir del banco, un mensaje que pide confirmar una transferencia o una voz que imita a alguien de confianza: esas son las herramientas del fraude financiero moderno. Según semana.com, la estafa ya no depende principalmente de vulnerar sistemas tecnológicos, sino de manipular decisiones humanas. En muchos casos, la transferencia no es el inicio del ataque, sino su último paso visible.
El engaño comienza cuando alguien logra suplantar una identidad, alterar el contexto o inducir una decisión. En un entorno donde el dinero puede moverse en segundos, anticipar esas situaciones se ha convertido en uno de los principales desafíos para la banca.
Bre-B: un año de pagos inmediatos y nuevos riesgos
Colombia tiene razones concretas para prestar atención a esta transformación. Bre-B, el sistema de pagos inmediatos del Banco de la República, completó su primer año con más de 36 millones de usuarios registrados y más de 1.700 millones de transacciones realizadas. El avance profundiza la inclusión financiera y conecta a millones de personas y comercios, pero también plantea nuevas exigencias de protección en cada interacción.
Las modalidades de engaño ya explotan la familiaridad de los ciudadanos con los pagos digitales. Durante 2026, las autoridades colombianas alertaron sobre mensajes de texto que suplantaban a Bre-B y solicitaban ingresar a enlaces fraudulentos para confirmar supuestas transferencias, con el objetivo de obtener información sensible. El riesgo puede comenzar mucho antes de que una operación llegue a los sistemas de validación de una entidad financiera.
Deepfakes e inteligencia artificial al servicio del engaño
A ello se suma una transformación más amplia. Según el Anti-Fraud Technology Benchmarking Report 2026, elaborado por SAS y la Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), el 77% de los profesionales antifraude encuestados reportó un aumento de las modalidades de ingeniería social mediante deepfakes en los últimos dos años. Sin embargo, apenas el 7% consideró que su organización estaba más que moderadamente preparada para detectar o prevenir fraudes impulsados por inteligencia artificial.
El desafío va más allá de hacer más convincente el engaño. La inteligencia artificial también puede utilizarse para suplantar identidades, falsificar documentos o intentar vulnerar mecanismos de autenticación. Las herramientas que transforman la productividad pueden igualmente hacer más personalizadas y difíciles de identificar las estrategias de fraude.
Cuatro direcciones para la seguridad bancaria
Frente a esta realidad, la seguridad bancaria debe evolucionar en cuatro direcciones, según el análisis de semana.com.
Entender el comportamiento, no solo verificar la transacción. Los controles basados en montos, ubicaciones, horarios y frecuencia siguen siendo necesarios, pero la analítica avanzada permite incorporar señales adicionales: cambios inusuales en los hábitos de un cliente, dispositivos desconocidos, nuevos destinatarios o relaciones sospechosas entre cuentas. El reporte de SAS y ACFE indica que el 54% de los encuestados ya combina datos internos y externos, pero solo el 34% utiliza datos internos no estructurados. Eso muestra espacio para ampliar las señales de análisis y desplazar la pregunta desde "¿esta transferencia parece fraudulenta?" hacia "¿el comportamiento que conduce a esta transferencia es consistente con este cliente?".
Una transferencia de alto valor no es necesariamente fraudulenta, así como una operación pequeña puede formar parte de un patrón de engaño. Los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático permiten identificar anomalías, analizar relaciones y asignar niveles de riesgo con mayor precisión.
Llevar la prevención a la misma velocidad de los pagos. En sistemas inmediatos, detectar una operación sospechosa cuando el dinero ya salió limita considerablemente las posibilidades de intervención. La analítica en tiempo real permite evaluar señales de riesgo durante la operación y determinar cuándo es necesario solicitar una validación adicional o activar una alerta.
Proteger no debería significar dificultar la experiencia del usuario. Una estrategia que bloquee transacciones de forma indiscriminada genera fricciones, afecta la confianza y limita los beneficios de la digitalización. El desafío consiste en combinar modelos predictivos, reglas de negocio y conocimiento del comportamiento del cliente para fortalecer la seguridad sin convertir cada pago en un proceso complejo.
Construir una visión compartida del riesgo. Las personas utilizan bancos, billeteras digitales, comercios electrónicos y distintos canales para relacionarse con el sistema financiero. Los delincuentes pueden aprovechar esa diversidad para distribuir sus actividades entre plataformas y entidades. La prevención exige integrar mejor la información disponible, fortalecer los mecanismos de colaboración entre actores del ecosistema y desarrollar modelos capaces de reconocer patrones que no siempre son evidentes al analizar una transacción de forma aislada. El mismo estudio de SAS y ACFE muestra que esta colaboración puede ampliar significativamente el campo de observación.
Adaptar los controles al ritmo del fraude. La cuarta dirección, implícita en el análisis, apunta a que las entidades financieras actualicen continuamente sus herramientas de detección a medida que evolucionan las tácticas de los defraudadores, sin esperar a que los daños sean visibles en los estados de cuenta.
Source: Google News CO — Crime