El análisis del comportamiento como enfoque para una detección más precisa del riesgo del fraude
Temporada 6 Episodio 10
Transcripción
Juan José Ríos (host):
Para comprender el fraude, necesitamos mirar más allá de los simples datos de una transacción. Al final, una transacción aislada es solo una fotografía, un instante dentro de una historia mucho más grande. Hoy, las instituciones financieras deben entender el contexto, los hábitos y los patrones del cliente para protegerlo sin afectar su experiencia digital.
En los últimos años, este entendimiento del comportamiento del usuario se ha convertido en una pieza clave para anticipar el fraude.
Bienvenidos a Mundo Financiero Seguro, el podcast de Plus TI.
Soy Juan José Ríos y hoy hablaremos de cómo el análisis del comportamiento está transformando la prevención del fraude en Chile y en toda la región.
Para ello, me acompañan dos grandes invitados:
Diego López, subgerente de Prevención de Fraudes de SBP Chile, con más de nueve años de experiencia en la gestión del fraude en medios de pago; y José Ruiz, gerente de Producto de Seguridad Transaccional y Fraude Digital en Plus TI. Bienvenidos a ambos, es un gusto tenerlos aquí.
Diego López:
Gracias, Juan José. Un gusto estar aquí compartiendo con ustedes.
Desde mi experiencia, ha existido una evolución significativa en la forma en que las instituciones financieras entienden y miden el comportamiento de sus clientes para prevenir el fraude. Antes, el enfoque era mucho más transaccional y simple, basado en reglas estáticas que generaban detecciones reactivas, tardías y con altos niveles de falsos positivos.
Hoy, el análisis es mucho más dinámico y predictivo. Se integran modelos avanzados de comportamiento que consideran el contexto completo de las interacciones del cliente. Ya no observamos únicamente la transacción, sino también el tipo de dispositivo, la ubicación geográfica, la frecuencia de uso, la forma en que el cliente interactúa con los canales digitales y muchos otros factores.
Esto permite identificar anomalías con mayor precisión y en tiempo real. Además, se ha incorporado una segmentación avanzada, que no solo analiza al cliente de forma individual, sino también según características compartidas con otros grupos o segmentos similares, considerando criterios transaccionales, demográficos, económicos y sociales.
De esta forma, se amplía la visión y se logra determinar qué es lo normal tanto para un individuo como para un grupo específico, incluso cuando ese comportamiento se aparta de la media general.
Juan José Ríos:
En ese contexto, ¿has vivido situaciones en las que un cambio en el comportamiento del cliente haya requerido ajustar los criterios de detección?
Diego López:
Sí, especialmente en períodos de promociones comerciales o eventos de ventas con grandes descuentos en plazos acotados. En esos escenarios observamos variaciones significativas en los comportamientos habituales de los clientes.
Si bien las ofertas explican parte del aumento en el consumo, no podemos basarnos únicamente en ese argumento. Es fundamental contar con un análisis proactivo que considere el historial de eventos similares en años anteriores y que permita evaluar si la variación conductual se explica exclusivamente por el evento o si existen señales de riesgo adicionales.
Para ello, analizamos tendencias históricas, comparamos comportamientos a nivel individual y de segmentos similares, y monitoreamos todo en tiempo real para confirmar o descartar hipótesis y tomar las acciones correspondientes.
Este análisis debe ser dinámico. No basta con definirlo una vez y mantenerlo fijo en el tiempo. Constantemente surgen nuevos patrones de fraude, y el desafío es clasificar correctamente el comportamiento de los clientes legítimos sin dejar de detectar a tiempo los cambios en las tácticas de los defraudadores. Es una carrera constante de adaptación.
Juan José Ríos:
José, desde tu perspectiva tecnológica, ¿cuál es hoy el mayor desafío para que las instituciones aprovechen el análisis del comportamiento de forma integral?
José Ruiz:
Uno de los principales desafíos son los sistemas legados. Muchas instituciones operan con tecnologías diseñadas para procesos muy distintos a los actuales, que además no siempre se comunican entre sí. Esto genera fragmentación de la información, con múltiples bases de datos aisladas y dependencias de proveedores externos.
Cuando los datos están dispersos, resulta muy difícil obtener una visión unificada del comportamiento del usuario, que es indispensable para un análisis efectivo. Además, esta fragmentación afecta la calidad, la consistencia y la actualización de los datos, especialmente cuando no se cuenta con información en tiempo real.
La información del cliente suele estar repartida entre sistemas como el core bancario, CRM y otras plataformas, lo que reduce la capacidad predictiva y limita la efectividad del análisis de comportamiento.
Juan José Ríos:
¿Crees que las instituciones están listas para avanzar hacia modelos más orquestados y colaborativos de prevención?
José Ruiz:
Existe una clara tendencia hacia ese objetivo, impulsada por la digitalización. El desafío es eliminar los silos tecnológicos y organizacionales para integrar múltiples fuentes de datos y lograr una visión unificada del usuario.
Sin embargo, más allá del presupuesto, existen barreras relacionadas con la agilidad organizacional y la alineación entre áreas. Cada institución tiene realidades distintas: no es lo mismo una fintech que una entidad financiera tradicional, donde los procesos de decisión suelen ser más complejos.
Cuando las áreas no comparten un objetivo común, se pierde capacidad de reacción y se dificulta adoptar una postura verdaderamente proactiva.
Juan José Ríos:
Diego, uno de los grandes retos es definir qué es lo normal en el comportamiento del cliente. ¿Cómo lo gestionan?
Diego López:
Definir lo normal es uno de los mayores desafíos. Para ello partimos de una base completamente analítica, apoyada en grandes volúmenes de información histórica, tanto transaccional como de interacciones digitales.
Combinamos este historial con una segmentación adecuada de clientes, lo que nos permite tener una visión más amplia del comportamiento y determinar si una desviación es realmente anómala. Aquí juegan un rol clave los modelos de inteligencia artificial y machine learning, que permiten procesar grandes volúmenes de datos e identificar patrones complejos en tiempo real.
Aun así, el factor humano sigue siendo indispensable. El criterio y la experiencia de los analistas permiten cubrir escenarios que los modelos automatizados no siempre detectan. La prevención efectiva es una combinación equilibrada entre tecnología y talento humano.
Juan José Ríos:
José, en Chile la Ley 20.009 exige trazabilidad y responsabilidad en la gestión del fraude. ¿Cómo contribuye el análisis del comportamiento al cumplimiento regulatorio?
José Ruiz:
Las regulaciones actuales, no solo en Chile sino a nivel global, tienden a trasladar la responsabilidad a las instituciones financieras, asumiendo que el usuario es inocente hasta que se demuestre lo contrario.
En este contexto, el análisis del comportamiento resulta clave, ya que permite contar con trazabilidad detallada y contextualizada, más allá de una transacción aislada. Esto facilita explicar y respaldar las decisiones tomadas, tanto para auditorías como para defensa regulatoria.
Además, en un entorno de pagos instantáneos, el tiempo de respuesta se reduce drásticamente. Comprender el comportamiento normal del cliente permite aplicar controles de forma selectiva y proporcional al riesgo, reduciendo fricciones innecesarias en la experiencia del usuario.
Juan José Ríos:
Diego, ¿cómo se mantiene la capacidad de anticipar sin perder precisión ni confianza?
Diego López:
La clave está en la proactividad constante. Las tecnologías, regulaciones y comportamientos cambian de forma permanente, y no podemos reaccionar tarde. Los medios de pago evolucionan rápidamente: códigos QR, billeteras digitales, pasarelas de pago, fintechs y nuevos modelos transaccionales.
Esto exige inversión continua en tecnología, capacitación de los equipos y una mentalidad de evolución permanente. Los clientes cambian, pero los defraudadores cambian aún más rápido. Mantenerse actualizado es fundamental para no perder precisión en la detección.
Juan José Ríos:
Esta conversación deja claro que prevenir el fraude no se trata solo de contar con la mejor tecnología, sino de adoptar el enfoque adecuado y contar con equipos capaces de interpretar, contextualizar y adaptar los modelos a la realidad de cada cliente.
El comportamiento humano cambia constantemente, tanto en usuarios legítimos como en defraudadores. Y con cada avance tecnológico surgen nuevos riesgos, pero también nuevas oportunidades para prevenirlos.
Gracias, Diego y José, por compartir su experiencia y visión.
Gracias a ti por acompañarnos en Mundo Financiero Seguro, el podcast de Plus TI.
Soy Juan José Ríos.
Hasta la próxima.
