Detección de fraudes financieros con inteligencia artificial: protección efectiva

La detección de fraudes financieros mediante inteligencia artificial no es más que usar algoritmos avanzados para analizar millones de transacciones casi al instante. Suena complejo, pero en esencia, se trata de identificar patrones sospechosos que un humano —o incluso un sistema tradicional— simplemente no podría ver.

En lugar de solo reaccionar a fraudes que ya ocurrieron, la IA aprende, se adapta y puede llegar a predecir actividades raras antes de que se conviertan en un dolor de cabeza y generen pérdidas.

¿Qué es la detección de fraudes con inteligencia artificial?

Piénsalo como un detective digital que nunca duerme y tiene una memoria fotográfica. Este detective no se limita a checar si una compra rompe una regla simple. Va más allá: entiende el contexto completo de cada movimiento. Sabe quién eres, dónde sueles comprar, a qué hora del día, y hasta qué tipo de cosas adquieres. Esa es la verdadera magia de la IA en la detección de fraudes.

A diferencia de los métodos de antes, que se basan en reglas fijas (como el clásico “bloquear cualquier compra mayor a $10,000 MXN en el extranjero”), la inteligencia artificial crea un perfil de comportamiento que está en constante cambio para cada usuario.

El salto de las reglas a la inteligencia

Los sistemas basados en reglas son como un guardia de seguridad con una lista muy estricta: si no estás en la lista, no pasas. Son rígidos y, honestamente, bastante fáciles de engañar para los estafadores de hoy. Alguien podría hacer muchas transacciones pequeñas para pasar bajo el radar, por ejemplo.

La IA, en cambio, juega un juego completamente distinto:

  • Aprende de patrones: Se nutre de millones de transacciones, tanto las buenas como las malas, para entender qué es “normal” para ti.
  • Detecta anomalías sutiles: Es capaz de conectar puntos que parecen no tener relación. Por ejemplo, una pequeña compra en una tienda online desconocida, seguida de un intento de retiro en un cajero en otra ciudad. Para un sistema de reglas, eso podría pasar desapercibido. Para la IA, es una señal de alerta.
  • Se adapta en tiempo real: Los defraudadores siempre están inventando nuevas trampas. Los modelos de IA se reentrenan con cada nuevo dato, aprendiendo a identificar esas nuevas tácticas casi al momento en que aparecen.

La IA no solo se pregunta: “¿Esta transacción rompe alguna regla?”. Su pregunta es más profunda: “¿Esta transacción tiene sentido para este usuario en este preciso momento?”. Este pequeño cambio de perspectiva es lo que marca la diferencia en la seguridad financiera moderna.

Los resultados de esta tecnología no son pura teoría, son medibles. En México, por ejemplo, usar IA para la detección de fraudes ha aumentado la efectividad en más de un 50% comparado con los sistemas tradicionales. A nivel mundial, el negocio es enorme: el mercado de IA para la gestión de fraude alcanzó los 10.44 mil millones de dólares en 2023 y se espera que siga creciendo a un ritmo acelerado.

Este enfoque proactivo es clave para la protección contra el fraude bancario, ya que no solo atrapa a más malos, sino que también reduce drásticamente los “falsos positivos”. Es decir, esas molestas ocasiones en que te bloquean la tarjeta cuando intentas hacer una compra totalmente legítima. Al final, todo esto se traduce en una mayor confianza del usuario.

Comparativa de métodos de detección de fraude

Para entender mejor el cambio, veamos una comparación directa. Esta tabla muestra las diferencias clave entre los sistemas de antes y los que usan inteligencia artificial.

CaracterísticaSistema tradicional (basado en reglas)Sistema con inteligencia artificial
EnfoqueReactivo. Actúa cuando se rompe una regla.Proactivo y predictivo. Identifica riesgos.
FlexibilidadRígido. Las reglas son estáticas.Adaptable. Aprende y evoluciona con nuevos datos.
PrecisiónGenera muchos “falsos positivos”.Reduce los falsos positivos significativamente.
DetecciónDetecta fraudes conocidos y simples.Detecta fraudes complejos, nuevos y sutiles.
EscalabilidadDifícil de gestionar con millones de transacciones.Altamente escalable para procesar big data en tiempo real.
MantenimientoRequiere actualización manual constante de reglas.Se reentrena de forma automática o semiautomática.

Como se puede ver, el salto es enorme. Mientras los sistemas tradicionales se quedan estancados en el pasado, la IA se prepara para el futuro del fraude, que cambia todos los días.

¿Cómo funciona la IA para identificar transacciones fraudulentas?

Para que un sistema de detección de fraudes financieros mediante inteligencia artificial realmente funcione, necesita dos cosas: un motor potente y datos de alta calidad que lo alimenten. Piensa en este motor como un equipo de cerebros digitales, cada uno compuesto por modelos de machine learning que tienen una forma distinta de pensar para atrapar a los estafadores.

Estos modelos procesan volúmenes de información enormes a una velocidad que ningún humano podría alcanzar. Pero no se limitan a seguir reglas fijas, sino que buscan patrones, anomalías y conexiones ocultas que delatan si una transacción es legítima o un intento de fraude.

Los cerebros digitales detrás de la detección

El corazón de todo el sistema son los modelos de machine learning. Aunque existen varios, dos de los más comunes en la seguridad financiera son las redes neuronales y los árboles de decisión, cada uno con su propia especialidad.

  • Redes neuronales: Imagina que este modelo aprende de forma muy parecida a una persona. Se le “muestran” millones de ejemplos de transacciones —tanto fraudulentas como legítimas— y, poco a poco, aprende a distinguir las características más sutiles que definen a cada una. Con el tiempo, desarrolla una especie de intuición digital que le permite detectar anomalías, incluso si nunca antes ha visto ese tipo exacto de fraude.
  • Árboles de decisión: Este modelo es más metódico, como un detective que sigue una lista de preguntas para llegar a una conclusión. Se pregunta cosas como: “¿La compra se está haciendo desde una ubicación inusual?”, “¿El monto es mucho más alto de lo normal para este usuario?” o “¿Se usó un dispositivo nuevo?”. Cada respuesta lo lleva por una rama diferente del árbol hasta que clasifica la operación como “segura” o “sospechosa”.

Al combinar estos y otros modelos, se crea un sistema de defensa increíblemente robusto y preciso.

El objetivo final de estos modelos es asignar una puntuación de riesgo a cada transacción en tiempo real. Si la puntuación es baja, la operación es segura y se aprueba al instante. Pero si es alta, se activa una alerta para revisión manual o un bloqueo automático, protegiendo tanto al usuario como a la institución financiera.

Datos: el combustible indispensable de la IA

Un motor, por muy potente que sea, no llega a ningún lado sin combustible. Para la IA, ese combustible son los datos. La calidad y el volumen de la información que recibe el sistema son cruciales para que los algoritmos hagan bien su trabajo.

La siguiente infografía muestra cómo las fuentes de datos, su calidad y el volumen de transacciones se conectan para potenciar la detección de fraudes.

Detección de fraudes financieros con inteligencia artificial en entornos empresarialesPrevención de fraudes financieros mediante IA en empresas
La inteligencia artificial permite detectar patrones anómalos y prevenir fraudes antes de que afecten las finanzas de tu empresa

Como puedes ver, un mayor volumen de transacciones, proveniente de distintas fuentes y con alta calidad, alimenta un ciclo de aprendizaje continuo. Este ciclo hace que el sistema de IA se vuelva cada vez más inteligente y efectivo.

Un pilar fundamental en este ecosistema es la verificación de la identidad del usuario. Los modelos de IA no solo analizan la transacción, sino también quién la está realizando. Comparan datos biométricos, patrones de uso del dispositivo y otra información contextual para confirmar que la persona es quien dice ser. Este proceso es tan vital que existen soluciones especializadas en la validación de identidad con machine learning, un componente que refuerza la seguridad de manera significativa.

En pocas palabras, la IA funciona combinando cerebros digitales (modelos de ML) con un flujo constante de datos de primera calidad. Esta sinergia crea un escudo protector dinámico que se adapta y se anticipa a las tácticas de los delincuentes, garantizando transacciones más seguras para todos.

Beneficios clave de implementar IA en la prevención de fraudes

 

Implementar una detección de fraudes financieros con inteligencia artificial no es solo una medida para bloquear transacciones sospechosas. Es un movimiento estratégico que mejora toda la operación de tu negocio, desde la experiencia de tus clientes hasta la eficiencia de tus equipos, generando un valor que se ve reflejado directamente en los resultados.

Uno de los beneficios más claros y valorados es la increíble reducción de los “falsos positivos”. ¿Sabes a qué me refiero? A esas molestas situaciones en las que el sistema de seguridad bloquea por error una compra legítima de un cliente real, generando una enorme frustración y, peor aún, desconfianza.

Los sistemas de IA son mucho más quirúrgicos en su análisis porque entienden el comportamiento único de cada usuario. Así, se evitan momentos incómodos, como el bloqueo de una tarjeta durante un viaje o al intentar hacer una compra importante, lo que termina por fortalecer la lealtad del cliente.

Adaptación continua y defensa proactiva

El mundo del fraude financiero se mueve a una velocidad de vértigo. Los estafadores no descansan y siempre están ideando nuevas tácticas, por lo que los sistemas de seguridad basados en reglas fijas se quedan obsoletos en un abrir y cerrar de ojos. Aquí es donde la IA marca la diferencia con su adaptabilidad en tiempo real.

Los modelos de machine learning se alimentan y reentrenan con cada transacción, aprendiendo de los intentos de fraude más recientes casi al instante.

Esto transforma tu seguridad, que pasa de ser un muro estático a convertirse en un sistema inmunológico vivo. En lugar de solo defenderse contra ataques ya conocidos, la IA desarrolla la capacidad de identificar y neutralizar amenazas completamente nuevas, manteniendo tu protección siempre un paso adelante.

Piénsalo así: durante una temporada de alta demanda como El Buen Fin, un sistema tradicional podría volverse loco y generar una avalancha de falsos positivos ante el pico de transacciones. Un sistema con IA, en cambio, entiende perfectamente el contexto de la temporada y ajusta sus parámetros para seguir protegiendo los ingresos sin arruinar la experiencia de compra de miles de clientes legítimos.

El impacto en el bolsillo es innegable. Se calcula que casi el 41% de las empresas digitales en México pierden entre 10 y 13 millones de pesos al año por culpa del fraude. Sin embargo, al adoptar tecnologías de IA, estas mismas compañías han logrado reducir los intentos de fraude hasta en un 86%, y en algunos casos, prácticamente eliminarlos, como lo demuestran diversos estudios sobre el avance de la IA en pagos.

Optimización de recursos y eficiencia operativa

Finalmente, implementar IA libera tu recurso más valioso: el talento de tu gente. La automatización se hace cargo de analizar millones de transacciones, identificando y gestionando la gran mayoría de las alertas de riesgo bajo y medio por su cuenta.

Esto permite que tus analistas de fraude, que son profesionales altamente calificados, dejen de ahogarse en tareas repetitivas y se concentren en lo que realmente aporta valor:

  • Investigar casos complejos que necesitan de la intuición y el juicio humano.
  • Diseñar estrategias de prevención a largo plazo.
  • Analizar las tácticas de los defraudadores para anticipar sus próximos movimientos.

Esta optimización no solo recorta costos operativos, sino que también eleva la moral y la efectividad del equipo de seguridad. En pocas palabras, la IA no viene a reemplazar a los expertos, sino a potenciar sus habilidades y convertirlos en estrategas mucho más eficaces.


Aplicaciones reales de la IA en la lucha contra el fraude

La teoría sobre la detección de fraudes financieros mediante inteligencia artificial suena muy bien, pero su verdadero valor se ve en el día a día, cuando protege a personas y empresas de amenazas que están a la orden del día. La IA no es una idea lejana; ya está operando en múltiples frentes para blindar nuestra economía digital.

Desde una simple compra con tarjeta hasta operaciones bancarias complejas, hay algoritmos analizando el contexto para mantener todo seguro sin interrumpir nuestras actividades legítimas. Veamos cómo esta tecnología se pone en práctica en escenarios que seguro te resultan familiares.

Protección en tarjetas de crédito y débito

Este es uno de los campos de batalla más activos y donde la IA demostró su poder desde el principio. Cada vez que usas tu tarjeta, el sistema de IA de tu banco analiza decenas de variables en cuestión de milisegundos.

Ponte en esta situación: vives en la Ciudad de México y usas tu tarjeta para pagar el súper cada semana. De repente, el sistema detecta un intento de compra por un monto muy bajo en una tienda online de otro país. Minutos después, hay un intento de retiro grande en un cajero automático en una ciudad donde nunca has estado.

Un sistema tradicional, basado en reglas fijas, quizás dejaría pasar la primera compra por ser pequeña. Pero la IA va más allá. Conecta los puntos: la ubicación inusual, la secuencia tan rápida de transacciones y el tipo de comercios no encajan para nada con tu patrón de comportamiento histórico. El sistema le asigna un riesgo altísimo y bloquea la segunda transacción al momento, enviándote una alerta. Así es como protege tu dinero de forma activa, antes de que el problema crezca.

Combate al fraude en el eCommerce

El comercio electrónico es un paraíso para los estafadores. Intentan de todo, desde usar tarjetas robadas hasta robarse cuentas de clientes para hacer compras. En este escenario, la IA actúa como un guardia de seguridad inteligente en cada paso del proceso de compra.

Imagina que un “cliente” inicia sesión desde un celular y una red Wi-Fi que nunca antes había usado, a las 3 de la mañana, y trata de cambiar la dirección de envío justo antes de hacer una compra enorme. La IA no se queda solo en los datos de la tarjeta; analiza todos estos datos contextuales y de comportamiento.

En lugar de solo verificar si los números de la tarjeta son correctos, la IA evalúa el riesgo de toda la sesión. Si algo huele raro, puede pedir un paso extra de seguridad, como un código de autenticación de dos factores, o incluso bloquear la cuenta temporalmente para proteger al verdadero dueño.

Es mucho más que un simple candado; es un sistema de vigilancia dinámico.

Prevención en reclamaciones de seguros

En el sector asegurador, la IA es clave para detectar reclamaciones falsas o infladas sin hacer esperar a los clientes honestos.

Cuando alguien presenta una reclamación, la IA la revisa y la compara con datos históricos y de terceros. Por ejemplo, en un reclamo por un choque de auto, el sistema puede checar el informe del clima de ese día, analizar las fotos del daño para ver si hay inconsistencias o incluso cruzar datos para saber si los involucrados tienen un historial de reclamaciones sospechosas.

Si un taller mecánico de repente presenta varias reclamaciones con daños muy parecidos en poco tiempo, el sistema lo marcará como una posible red de fraude. Esto permite a las aseguradoras enfocar sus investigaciones donde de verdad hacen falta, agilizando el proceso para la gran mayoría de clientes legítimos.

Antes de seguir, aquí tienes un resumen de cómo la IA se aplica a diferentes tipos de fraude financiero.

Tipos de fraude financiero y la solución de IA aplicada

La versatilidad de la IA le permite adaptarse a los métodos específicos que usan los estafadores. Cada tipo de fraude tiene su propia “huella”, y la IA está entrenada para reconocerla.

Tipo de fraudeMétodo fraudulento comúnCómo ayuda la IA
Fraude con tarjetasUso de datos de tarjetas robadas para compras online o en físico en lugares inusuales.Analiza patrones de gasto, ubicación y tipo de transacción en tiempo real para bloquear operaciones anómalas.
Robo de identidadCreación de nuevas cuentas de crédito o solicitud de préstamos usando datos personales robados.Verifica la identidad del solicitante cruzando datos biométricos, de comportamiento y de dispositivos.
Lavado de dineroMúltiples transacciones pequeñas y complejas a través de varias cuentas para ocultar el origen de fondos.Utiliza graph analytics para mapear redes de transacciones y detectar comportamientos coordinados y sospechosos.
Fraude en segurosPresentación de reclamaciones falsas, infladas o por incidentes que nunca ocurrieron.Analiza los datos de la reclamación (fotos, reportes, historial) para detectar inconsistencias y patrones fraudulentos.
Fraude en eCommerceUso de cuentas robadas (account takeover) para realizar compras no autorizadas.Evalúa el riesgo de la sesión del usuario (dispositivo, IP, comportamiento de navegación) para detectar intrusos.

Esta tabla es solo una muestra. La realidad es que los criminales evolucionan constantemente, y la IA también lo hace para mantenerse un paso adelante.

Los desafíos y las consideraciones éticas de usar IA contra el fraude

Tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la detección de fraudes financieros y gestión de riesgos
Herramientas de IA para identificar transacciones sospechosas y prevenir delitos financieros

Si bien la detección de fraudes financieros mediante inteligencia artificial es una de las defensas más potentes que tenemos hoy en día, es fundamental ser honestos: no es una solución mágica. Esta tecnología viene con sus propios retos, y para que su uso sea efectivo y justo, debemos abordarlos con total responsabilidad.

El principal desafío es que la IA es una herramienta de doble filo. Así como las instituciones financieras la usan para protegerse, los estafadores también la aprovechan para hacer sus ataques más sofisticados. Crean campañas de phishing automatizadas y muy personalizadas o usan IA generativa para fabricar identidades falsas increíblemente convincentes, haciendo que sus engaños sean más difíciles de detectar que nunca.

La carrera tecnológica contra el fraude

Esta realidad nos mete de lleno en una especie de carrera armamentista tecnológica. Los sistemas de defensa deben evolucionar sin descanso, no solo para adelantarse a las nuevas tácticas de fraude, sino para contrarrestar el uso de IA por parte de los mismos delincuentes.

Un ejemplo complejo que ha ganado terreno es el de las “mulas bancarias”. Los criminales usan redes sociales y ofertas de trabajo falsas, a menudo impulsadas por IA, para reclutar a personas (muchas veces sin que ellas lo sepan) para mover dinero ilícito a través de sus cuentas personales. Identificar estas redes exige algoritmos que puedan analizar patrones de comportamiento y conexiones entre cuentas que, a simple vista, parecen perfectamente legítimas.

Lamentablemente, los delincuentes están teniendo éxito. El informe ‘Estado Global del Fraude y la Identidad 2024’ señaló un incremento del 19% en ataques globales de fraude, impulsado en gran parte por el uso de IA por parte de los estafadores. En México, los fraudes con IA pueden generar pérdidas promedio de mil a 50 mil pesos. Y lo que es más preocupante, el 42.4% de los jóvenes menores de 21 años no son conscientes de estos riesgos, según detalla el mismo reporte, del cual puedes conocer más sobre sus hallazgos en El Economista.

El dilema ético del sesgo algorítmico

Más allá de la batalla tecnológica, existen serias consideraciones éticas. Uno de los mayores riesgos es el sesgo algorítmico. Si un modelo de IA se entrena con datos históricos que reflejan prejuicios sociales o económicos, el sistema puede aprender a discriminar.

Un algoritmo sesgado podría, por ejemplo, marcar con mayor frecuencia como sospechosas las transacciones de ciertos grupos demográficos o de personas que viven en determinadas zonas geográficas, no porque haya un riesgo real, sino porque los datos con los que aprendió estaban desbalanceados.

Esto no solo provoca una pésima experiencia para el cliente, sino que perpetúa la exclusión financiera. Para mitigar este riesgo, las organizaciones deben:

  • Auditar los datos de entrenamiento para detectar y corregir cualquier sesgo.
  • Garantizar la transparencia de los modelos para poder entender por qué toman ciertas decisiones.
  • Proteger la privacidad de los datos del cliente en cada etapa, cumpliendo con las regulaciones de protección de datos.

La ciberseguridad es un pilar en todo esto. La misma IA que detecta fraudes puede aplicarse para fortalecer las defensas de una organización. Si quieres profundizar en este tema, puedes leer nuestro artículo sobre la inteligencia artificial en ciberseguridad, donde exploramos cómo protege los sistemas de manera integral.

Al final, la solución no es desconfiar de la tecnología, sino implementarla de manera consciente y ética, combinando su poder con la supervisión humana y la educación continua.

El futuro de la seguridad financiera y la evolución de la IA

La detección de fraudes financieros con IA no es un destino final, sino un campo de batalla en constante evolución. Esta lucha es, en esencia, una carrera tecnológica donde la única forma de mantenerse a la delantera es innovar sin descanso. Mirar hacia el futuro significa entender las tendencias que ya están redefiniendo nuestras defensas digitales y, con ello, fortaleciendo la confianza en nuestra economía.

A medida que los defraudadores se vuelven más sofisticados, las tecnologías de defensa tienen que ir un paso por delante. Ya no es suficiente con detectar patrones conocidos; ahora la clave está en anticipar, comprender y poder explicar cada decisión que toman los sistemas de seguridad. Esto nos lleva a un nuevo nivel de inteligencia artificial: una más transparente, colaborativa y robusta.

La era de la IA transparente y explicable (XAI)

Uno de los avances más prometedores en el horizonte es la IA Explicable (XAI, por sus siglas en inglés). Hasta ahora, muchos modelos de machine learning han funcionado como una especie de “caja negra”. Son increíblemente precisos, pero descifrar el “porqué” de sus conclusiones puede ser un verdadero dolor de cabeza. Esto se convierte en un problema real, sobre todo cuando una transacción legítima es rechazada sin motivo aparente.

La XAI llega para cambiar este paradigma por completo. Su meta es hacer que las decisiones de los algoritmos sean transparentes y fáciles de entender, tanto para los analistas de fraude como para los propios clientes.

En lugar de recibir una alerta genérica de “transacción riesgosa”, un sistema con XAI podría detallar: “Marcamos esta compra porque el dispositivo es nuevo, la ubicación es inusual y el monto es 10 veces mayor al gasto promedio del usuario”. Esta claridad es fundamental no solo para construir confianza, sino para permitir que la supervisión humana sea mucho más efectiva.

La sinergia con blockchain y otras tecnologías

La combinación de la IA con otras tecnologías disruptivas como blockchain está destinada a crear defensas casi impenetrables. Blockchain por sí solo ofrece un registro de transacciones inmutable y transparente. Si a eso le sumas la capacidad de la IA para analizar patrones en tiempo real, el resultado es un ecosistema donde cada transacción no solo es segura, sino también completamente rastreable y verificable.

Esta convergencia tecnológica es un claro ejemplo de cómo el análisis de datos está revolucionando industrias enteras. Si quieres ver cómo se aplica en otros sectores, puedes explorar algunos ejemplos prácticos sobre data analytics en empresas. El futuro de la seguridad financiera no recae en una sola tecnología, sino en la sinergia inteligente de varias trabajando en conjunto.

Preguntas frecuentes sobre la detección de fraudes con IA

Cuando empezamos a hablar sobre la detección de fraudes financieros con inteligencia artificial, es completamente normal que salgan a la luz dudas sobre su impacto real, los costos y, por supuesto, la seguridad de los datos. Vamos a resolver las preguntas más comunes de una forma directa y sin rodeos, para darte una visión completa de esta tecnología que ya es esencial.

¿La IA reemplazará a los analistas de fraude humanos?

Para nada. La realidad es que la IA no viene a reemplazar a los analistas, sino a potenciarlos. Piénsalo así: es como darle superpoderes a tu equipo de seguridad. La inteligencia artificial se encarga del trabajo pesado y repetitivo, como analizar millones de transacciones por segundo, algo humanamente imposible.

Esta automatización libera a los expertos humanos de las tareas rutinarias para que puedan enfocar su talento y experiencia en lo que de verdad importa:

  • Investigar los casos más enredados que necesitan juicio crítico y esa “corazonada” que solo da la experiencia.
  • Diseñar estrategias de prevención más inteligentes y a largo plazo.
  • Interpretar las alertas que arroja el sistema para tomar la decisión final.

La IA es la herramienta que levanta la bandera roja al detectar una anomalía, pero el analista humano es quien aporta el contexto, la intuición y la decisión estratégica. Se trata de una colaboración, no de una sustitución.

¿Implementar IA para detectar fraudes es muy costoso?

Este es uno de los mitos más grandes que existen. Si bien hace años implementar IA sí requería una inversión brutal en servidores y talento muy especializado, el panorama ha cambiado por completo gracias a las soluciones en la nube (cloud).

Hoy en día, las empresas pueden acceder a modelos de IA super avanzados como si fuera un servicio, lo que elimina las barreras de entrada. El costo ya no es una locura y, lo más importante, el retorno de inversión (ROI) es increíblemente alto.

Cuando pones en la balanza la reducción de pérdidas por fraude, la disminución de falsos positivos (que molestan a tus clientes buenos) y la eficiencia que gana tu equipo, la inversión se paga sola muy rápido. Es más un gasto operativo inteligente que una enorme inversión de capital.

¿La información de mis clientes estará segura con estos sistemas?

Absolutamente. La seguridad de los datos no es negociable; es la máxima prioridad en cualquier sistema de detección de fraudes serio. Las empresas que ofrecemos estas soluciones implementamos múltiples capas de protección para blindar la confidencialidad e integridad de la información.

Las medidas de seguridad clave incluyen:

  • Encriptación de datos: Tanto cuando la información viaja por la red como cuando está almacenada, se cifra para que sea un texto ilegible sin la clave correcta.
  • Anonimización y seudonimización: Se quitan o se sustituyen los datos personales que podrían identificar a alguien. Así, los modelos de IA trabajan con la información que necesitan sin exponer la identidad de tus clientes.
  • Cumplimiento normativo: Las plataformas se apegan estrictamente a leyes de protección de datos como la LFPDPPP en México, garantizando que todo se maneje de forma ética y legal.

Ver la detección de fraudes con IA como un gasto es un error. Es una inversión estratégica en seguridad, eficiencia y confianza. En Codster, diseñamos soluciones a la medida que integran IA para blindar tus operaciones y optimizar tus recursos. Descubre cómo podemos fortalecer tu negocio hoy.

Samantha Bustos

Regístrate e impulsa tu empresa con nosotros

¿Curioso por saber más?

Descubre como Codster puede ayudarte
desarrollo de inteligencia artificial

¿Curioso por saber más?

Descubre como Codster puede ayudarte