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Fraude digital
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Cerca de 6,9% de transacciones digitales en Colombia fueron sospechosas de fraude

martes, 18 de febrero de 2025

Cerca de 6,9% de las transacciones digitales en Colombia fueron sospechosas de fraude. Esta cifra, para el primer trimestre de 2024.

Foto: Gráfico LR

Esta cifra, para el primer trimestre de 2024, representó un alza anual de 43,5% en comparación al mismo período del año antepasado

Cerca de 6,9% de las transacciones digitales en Colombia fueron sospechosas de fraude. Esta cifra, para el primer trimestre de 2024, representó un alza anual de 43,5% en comparación al mismo período de 2023. Aproximadamente cuatro de cada diez colombianos reportaron haber sido víctimas de fraude digital, según la encuesta el Pulso del Consumidor de TransUnion.

Según un informe de Juniper Research, las pérdidas globales por fraude en pagos digitales alcanzaron los US$32.000 millones en 2023 y se espera que continúen aumentando.

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Gráfico LR

"Con el progreso notable en el sector de los pagos digitales y la innovación tecnológica que implica, también surgen los múltiples retos en cuanto a seguridad a los que las entidades financieras deben enfrentarse, no sólo para proporcionar seguridad a sus clientes, sino también para proteger su reputación frente a sus rivales y otros", expresó Christian Cepeda, CEO de Kuvasz Solutions.

Ventajas de la IA y aprendizaje automático

  • Identificación de patrones complejos: El aprendizaje automático ayuda a los bancos a detectar comportamientos fraudulentos sofisticados que los métodos convencionales no consiguen y acciones sospechosas en tiempo real, como operaciones inusuales o múltiples solicitudes de crédito provenientes de sitios no registrados.
  • Evitar la usurpación de cuentas: La IA tiene la capacidad de estudiar patrones de acceso y reconocer conductas inusuales que señalarían intentos de ingreso no autorizados. Esto aporta a evitar el hurto de cuentas y proteger los datos personales y financieros de los clientes.
  • Evaluación predictiva: La IA y el Machine Learning facilitan a los bancos la predicción de fraudes al analizar datos históricos y patrones de conducta, alertando a los equipos de seguridad para evitar pérdidas financieras, incrementar la eficacia operacional, disminuir el tiempo y los recursos necesarios para investigar estafas.

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