Resumen: Fraude de IA generativa está haciendo identidades sintéticas, fraude documental, y Fraude de identidad más fácil de escalar, mientras que muchas empresas aún dependen de sistemas obsoletos Verificación de identidad cheques. Esta guía explora cómo los modernos detección de fraude mediante IA generativa, combinando captura de documentos en vivo, biometría vital, NFC, y inteligencia del dispositivo, ayuda a prevenir fraude en línea y mantener ataques de identidad bajo control.
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que puede crear texto, imágenes, vídeos y otros contenidos. Se basa en modelos avanzados entrenados con grandes volúmenes de datos reales. A partir de unas pocas indicaciones escritas o visuales, puede generar contenido de gran realismo. Los estafadores aprovechan esta tecnología para producir identificaciones falsas y documentos de apoyo convincentes a gran escala.
Los modelos generativos aprenden patrones en los datos que reciben y luego generan nuevas variaciones. Esto se conoce como aumento de datos Mediante aprendizaje automático. En un contexto de fraude, implica modificar constantemente documentos y rostros hasta que algo pase las comprobaciones. Como resultado, el fraude basado en IA es más rápido, más económico y más difícil de detectar con los controles tradicionales.
¿Qué es el fraude de documentos?
El fraude documental se produce cuando alguien utiliza documentos falsificados o alterados para hacerse pasar por alguien que no es. El objetivo es engañar a una empresa, institución o persona. Estos documentos falsificados pueden respaldar una amplia gama de actividades ilegales. Se utilizan ampliamente en la economía moderna, desde las finanzas hasta el empleo y la inmigración.
- Fraude financiero: uso de documentos falsificados (incluida información financiera como un informe crediticio) para adquirir un préstamo o para el robo de identidad relacionado con impuestos o el robo de tarjetas de crédito.
- Fraude laboral: manipulación de documentos o registros de VISA para obtener un trabajo para el que no está calificado o que no está legalmente autorizado a realizar.
- Fraude migratorio: utilizar documentos falsos para obtener derechos de inmigración, cruzar fronteras o reclamar ciertos beneficios.
Las víctimas de cualquier tipo de fraude deben presentar una denuncia ante la Comisión Federal de Comercio (FTC). Denunciar el robo de identidad, las estafas de suplantación de identidad o el fraude documental ayuda a las autoridades a comprender la verdadera extensión de estos delitos. Esta información permite a la FTC detectar patrones emergentes, orientar las medidas de cumplimiento y coordinarse con otras agencias. A su vez, promueve una mayor protección del consumidor, medidas correctivas y una futura legislación diseñada para reducir el fraude.
El fraude se puede realizar de muchas maneras. todos hemos visto Atrápame si puedes, donde un joven Leonardo DiCaprio deja en ridículo a un detective de Tom Hanks. En la década de 1960, era mucho más sencillo crear información personal o financiera falsificada en forma de identificaciones, extractos bancarios o incluso cheques bancarios.
En la era de la digitalización, la extracción de datos y las herramientas básicas de edición fotográfica ya facilitaban la creación de documentos falsificados. Los estafadores podían copiar logotipos, reutilizar datos robados y ajustar las imágenes lo suficiente para burlar los controles básicos. Ahora, con el auge de la inteligencia artificial (IA), la barrera se ha reducido aún más. Cualquiera puede crear identificaciones falsas y documentos de respaldo altamente realistas con solo unas pocas indicaciones.
¿Qué es el fraude generativo de IA?
El fraude con IA generativa consiste en utilizar herramientas de IA generativa para crear documentos, imágenes o identidades falsificadas. El objetivo es eludir los sistemas de seguridad que se basan en comprobaciones visuales, comparación de plantillas o biometría básica. Los estafadores generan o manipulan identificaciones, selfies y documentos de apoyo hasta que se les escapa algo. La siguiente ilustración muestra un ejemplo del proceso de fraude con IA generativa:
Como se muestra arriba, el fraude con IA generativa se puede utilizar junto con el robo de identidad para la generación de datos sintéticos y crear lo que parecen cuentas genuinas. Aprovechando las imágenes generadas de manera fraudulenta, los malos actores pueden crear nuevas cuentas convincentes con documentos de identificación de una persona diferente y eludir los sistemas de seguridad utilizados por las instituciones financieras (IF) en todo el mundo.
Este informe de Deloitte sugiere que la adopción de tecnologías de cumplimiento está dando a los delincuentes una ventaja sobre las empresas cuando se trata de aprovechar Gen AI para eludir los programas de seguridad de cumplimiento. Si esta evolución continúa más allá de 2024, el sistema financiero mundial podría correr el riesgo de superar el volumen actual de lavado de dinero.
La solución no sólo para evitar que esta cifra aumente, sino también para reducirla activamente, es adoptar soluciones de cumplimiento que utilicen las mismas tecnologías avanzadas que intentan violar las IF. Esto queda claro a través de muchos organismos reguladores nacionales e internacionales, como:
- El Departamento del Tesoro de los Estados Unidos (DoT)
- La Autoridad de Conducta Financiera (FCA).
- La Autoridad Monetaria de Singapur (MAS).
- El Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI).
Caso práctico: Hong Kong: Selfies falsos abren cuentas en 30 bancos
Problema: Las falsificaciones profundas eluden el KYC en los bancos de Hong Kong
En abril de 2025, la Autoridad Israelí para la Prohibición del Lavado de Dinero y la Financiación del Terrorismo (IMPA) denunció un caso en el que una red de fraude utilizó tecnología deepfake para reemplazar los rostros de los delincuentes con imágenes tomadas de documentos de identidad robados. Utilizando estas selfies manipuladas, los estafadores... Abrió cuentas con éxito en 30 bancos diferentes en Hong Kong, luego usó esas cuentas para lavar dinero más de 1,2 millones de dólares.
Solución: Cómo ComplyCube podría haber ayudado
La pila de ComplyCube podría haber agregado múltiples líneas de defensa aquí: avanzada Detección de ataques de vitalidad y presentación (PAD) para detectar artefactos deepfake en transmisiones de selfies, Verificaciones cruzadas de documentos y selfies con datos del chip NFC cuando estén disponibles, y inteligencia del dispositivo para exponer patrones como la reutilización de los mismos dispositivos, rangos de IP o emuladores entre “diferentes” clientes y bancos.
Resultados: Impacto probable con ComplyCube en marcha
Con ComplyCube en funcionamiento, muchas de esas 30 solicitudes habrían obtenido una puntuación de alto riesgo debido a dispositivos repetidos, alta irregularidad en el registro o inconsistencias entre el documento, el chip y la selfie. Esto habría limitado el número de cuentas abiertas, reducido el monto total blanqueado y generado señales más precisas para los informes de actividades sospechosas (SAR), lo que habría ayudado tanto a los bancos como a las UIF locales a intervenir con mayor rapidez.
Detección de fraude por IA generativa
La detección del fraude Gen AI requiere un aprendizaje automático avanzado para aprovechar conjuntos de datos similares que se utilizan para crear documentos e imágenes fraudulentos. Cuando los sistemas de verificación utilizan los mismos conjuntos de datos (o similares), pueden identificar los patrones que las tecnologías de fraude de IA generativa crearían para eludir los métodos tradicionales. Estas herramientas aumentan significativamente las capacidades de detección de fraude de una empresa.
Verificación de documentos
Para obtener resultados más confiables, los procesos de verificación de documentos deben realizarse en vivo y durante el proceso de adquisición de clientes. La vida del documento garantiza que la imagen cargada no haya sido manipulada, ya que debe provenir de la cámara del teléfono inteligente del usuario para poder completarse. Luego, el proceso examina todos los puntos de datos disponibles en la identificación.
- Zona de inspección visual (VIZ)
- Zona legible por máquina (MRZ)
- Chip RFID
- Códigos de barras
La verificación de comunicación de campo cercano (NFC) lleva este proceso aún más lejos al leer un chip integrado dentro del documento que proporciona una transferencia de datos inmutable. La verificación NFC captura la imagen de archivo de un documento con mucha mayor calidad que la carga de una imagen, lo que permite una mayor coincidencia biométrica y seguridad de documentos no adulterados. Para más información, lea ¿Qué es la verificación de identificación NFC?
Verificación biométrica
La verificación biométrica, o verificación por selfie, se utiliza para agregar una capa secundaria de garantía de identidad para las empresas. Después de la captura y verificación de los datos del documento, se utiliza la verificación biométrica para buscar similitudes entre la imagen de archivo en la identificación y la biometría facial en la selfie.
Nuevamente, la vitalidad es crucial, ya que garantiza que la imagen no haya sido editada ni generada por IA. La verificación PAD crea estructuras digitales 3D alrededor del rostro para analizar los tonos de piel y las microexpresiones, buscar máscaras y detectar alteraciones de píxeles. Para más información, lea Detección de vida: mejores prácticas para la seguridad contra la suplantación de identidad.
El motor de verificación de selfies de ComplyCube también se puede utilizar como solución de estimación de edad. Proporciona seguridad precisa pero sin fricciones para productos con control de edad y, al mismo tiempo, evita que personas fraudulentas obtengan acceso.
Inteligencia del dispositivo
Incluso con sólidas comprobaciones documentales y biométricas, algunas identidades sintéticas aún se filtran, especialmente cuando están orquestadas por redes de fraude bien coordinadas. Aquí es donde la inteligencia del dispositivo se convierte en la capa faltante en muchos flujos de verificación de identidad (IDV), añadiendo contexto sobre... cómo Un usuario está accediendo a su plataforma, no solo OMS Ellos dicen serlo.
La inteligencia del dispositivo analiza las señales del dispositivo y la red del usuario: el hardware y el sistema operativo, las características del navegador, la dirección IP y si la zona horaria y la geolocalización son compatibles con la identidad declarada. También detecta configuraciones más arriesgadas, como emuladores, máquinas virtuales o dispositivos rooteados o con jailbreak, e identifica comportamientos automatizados, como el llenado de formularios programados o interacciones repetitivas y demasiado rápidas.
Cuando estas señales se correlacionan entre sesiones y cuentas, las empresas pueden empezar a detectar redes de fraude en lugar de incidentes aislados. Los intentos de incorporación de alto riesgo pueden detectarse antes de su finalización, y las comprobaciones de refuerzo solo pueden aplicarse cuando el riesgo del dispositivo es elevado. En combinación con la detección de fraude de Gen AI y la verificación de identidad (IDV) avanzada, la inteligencia del dispositivo transforma la verificación de identidad de una simple comprobación de documentos a una evaluación dinámica basada en el riesgo de la persona, su dispositivo y su comportamiento a lo largo del tiempo.
Conclusiones clave
- Gen AI reduce la barrera contra el fraude documentalCualquiera puede generar identificaciones realistas y documentos de respaldo, lo que hace que el fraude sea más escalable.
- Los controles basados únicamente en documentos ya no son suficientesLa inspección visual, la MRZ e incluso la vitalidad básica pueden ser engañadas por atacantes sofisticados.
- La biometría requiere una fuerte vitalidad (PAD)Los mapas faciales en 3D, el análisis de microexpresiones y las verificaciones a nivel de píxeles son vitales para detener los deepfakes y los ataques de repetición.
- La inteligencia del dispositivo es una “tercera señal” crucial”:Las huellas dactilares del dispositivo, la reputación y los patrones de comportamiento ayudan a vincular aplicaciones aparentemente separadas y a destacar las redes de fraude.
- Utilice la reautenticación del dispositivo cuando los usuarios vuelvan a iniciar sesión para confirmar que es el dispositivo original (y no un dispositivo nuevo en una ubicación remota), lo que reduce el riesgo de apropiación de la cuenta.
¿Está su plataforma protegida contra el fraude generativo de IA?
La IA generativa ha transformado radicalmente el fraude documental. Ya no basta con comprobar una sola identificación y una selfie al incorporarse y esperar que todo salga bien. Como se ha demostrado en este artículo, los ataques modernos combinan documentos generados por IA, deepfakes, identidades sintéticas y el uso coordinado de dispositivos para burlar los controles tradicionales y luego explotar su plataforma mediante fraudes con tarjetas de crédito, actividades de mulas y flujos de dinero complejos.
Para mantener el ritmo, las empresas necesitan defensas estratificadas y continuamente adaptables. Esto implica combinar la verificación de documentos en vivo, la lectura de NFC, la biometría de vida, la inteligencia de dispositivos y la detección de anomalías mediante aprendizaje automático para monitorear el comportamiento en múltiples canales a lo largo del tiempo. Cuando estas señales se combinan, las redes de fraude se hacen visibles, los falsos positivos se reducen y los clientes genuinos se mueven por sus flujos con mucha menos fricción.
Si está repensando su estrategia contra el fraude a la luz de la IA global, nuestro equipo en ComplyCube puede ayudarlo a diseñar e implementar una pila de verificación que coincida con su perfil de riesgo, sus productos y sus mercados. Ponte en contacto con nuestro equipo para explorar cómo ComplyCube puede ayudar a proteger su plataforma del fraude documental impulsado por IA generativa.
