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TrustGraph busca que las instituciones aprovechen las señales de la red para detectar ataques recurrentes y reconocer a clientes legítimos
Una persona puede descubrir que su identidad fue utilizada cuando recibe el cobro de un servicio que nunca contrató o encuentra un reporte negativo que le impide acceder al crédito. Detrás de estas situaciones hay un problema que afecta tanto a los ciudadanos como a las empresas: detectar a tiempo cuándo alguien está utilizando información ajena para cometer fraude.
En Colombia, la Superintendencia de Industria y Comercio informó en junio de 2026 que había recibido 40.316 denuncias por suplantación de identidad desde 2020. El sistema financiero también enfrenta este desafío. Según un informe de Asobancaria publicado en septiembre de 2026, la banca reportó más de 765.000 reclamaciones por fraude durante 2025, por un monto superior a $967.000 millones.
La inteligencia artificial agrega una dificultad: los estafadores pueden utilizar agentes para crear identidades sintéticas, falsificar documentos e intentar abrir cuentas en múltiples empresas simultáneamente. Si cada organización solo observa lo que sucede dentro de sus propios sistemas, puede perder de vista las conexiones entre esos intentos. Un atacante rechazado por una entidad puede acudir a otra sin que esta conozca las señales detectadas previamente.
Para responder a este problema, Incode Technologies presentó TrustGraph, una red que conecta señales de fraude y confianza entre instituciones, preservando la privacidad de sus clientes. Su propósito es ayudar a bancos, fintechs y otras organizaciones a reconocer patrones que difícilmente identificarían al analizar únicamente sus propias interacciones.
TrustGraph permite relacionar solicitudes aparentemente independientes e identificar comportamientos de fraude recurrente, incluso cuando los atacantes cambian de nombre, documento o dispositivo. Así, una señal detectada en una institución puede ayudar a otra a evaluar un intento posterior del mismo actor.
“El fraude opera en red, pero las defensas siguen en silos”, explica Ricardo Amper, fundador y CEO de Incode. “Los atacantes se benefician de actuar entre distintas organizaciones porque cada institución suele ver únicamente sus propias interacciones. Una red de confianza cambia esa ecuación al convertir intentos aislados en señales que otros pueden usar”.
La solución genera alertas en tiempo real durante momentos como la apertura de cuentas, el inicio de sesión o las transacciones de alto riesgo. Además de identificar amenazas, reconoce a clientes que ya fueron verificados en otras entidades, lo que ayuda a facilitar el acceso de usuarios legítimos.
Durante el programa de adopción temprana de Incode, las instituciones participantes detectaron hasta un 53% más de fraude que con sus modelos existentes por sí solos. Esto equivale a hasta 53 casos adicionales por cada 100 que ya identificaban.
Compartir inteligencia para prevenir el fraude plantea una pregunta: ¿cómo hacerlo sin comprometer la información de los clientes? TrustGraph utiliza tecnología criptográfica patentada que opera entre pares, desarrollada por Identiq, compañía adquirida por Incode en junio de 2026.
Los registros permanecen en la institución que los resguarda. Mediante computación segura multiparte, la red compara material criptográfico de un solo uso para identificar coincidencias, sin agrupar los registros en una base central ni permitir que una entidad acceda a los de otra.
Cada organización conserva la decisión sobre cómo actuar ante las señales recibidas, sin delegar en otras entidades la aprobación o el rechazo de sus clientes. Por eso, la red no funciona como una lista negra compartida: aporta información para que cada participante evalúe el riesgo según sus propios criterios.
Integrada con los procesos de verificación de identidad, vinculación y autenticación de Incode, TrustGraph busca que las instituciones aprovechen las señales de la red para detectar ataques recurrentes y reconocer a clientes legítimos.
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