Los fraudes electrónicos se han convertido en una industria digital a gran escala. Hoy, operan con la misma lógica que un comercio electrónico: ofrece atención al cliente, devoluciones y “productos” listos para usar. Este modelo, conocido como Fraud-as-a-Service (FaaS, o fraude-como-servicio), representa una de las amenazas más avanzadas para las empresas financieras y tecnológicas en México.

De acuerdo con la CONDUSEF, a finales de 2024 se registraron más de ocho millones de reclamaciones por fraude financiero, de las cuales 71% se originaron en canales digitales. Las fintech y la banca tradicional fueron los principales objetivos, una tendencia que refleja el aumento de la sofisticación de los ataques y la presión sobre la ciberseguridad en el sector.

Al respecto, Miguel González, Gerente de Desarrollo de Negocios de Sumsub, empresa experta en verificación de identidad y monitoreo de transacciones, explicó que “el fraude ya no es cosa de hackers solitarios. Ahora existen kits de phishing, deepfakes, ransomware y credenciales robadas, todo disponible a la venta en la dark web, e incluso, si el ‘producto’ no sirve, hasta existe un área de soporte técnico”.

Escenario del fraude en México y cómo prevenirlo

El fraude digital continúa escalando y dejando un impacto económico sin precedentes en México. De acuerdo con datos de Sumsub, entre el primer trimestre de 2024 y el primer trimestre del 2025, los fraudes en las empresas de finanzas tradicionales aumentaron 149% respecto al mismo periodo del año anterior.

Ante este aumento y percepción de los fraudes electrónicos en México y lavado de dinero —delitos impulsados por el uso de IA para crear deepfakes, identidades sintéticas o redes fraudulentas— es necesario reforzar los controles tradicionales. La respuesta, según el experto de Sumsub, debe integrar educación financiera, coordinación sectorial y tecnología avanzada.

Entre las tendencias tecnológicas más relevantes destacan:

• Inteligencia artificial y machine learning: permiten detectar patrones sospechosos en tiempo real y adaptarse rápidamente a nuevas modalidades de fraude.

• Procesamiento en tiempo real: infraestructuras de Big Data capaces de verificar documentos y biometría en segundos, reduciendo fricciones en el acceso a servicios financieros.

• Combate de IA con IA: sistemas de verificación y pruebas de vida capaces de identificar fraudes generados por inteligencia artificial avanzada.

• Verificación adaptativa: procesos ajustados al riesgo según el monto de la transacción, el comportamiento del usuario o la geografía.

• Integración de cumplimiento: convergencia de KYC, AML, monitoreo de transacciones y análisis antifraude en una sola infraestructura de confianza.

“Contar con tecnologías que permiten visibilidad inmediata sobre quién accede, cómo interactúa y qué patrones se repiten, es clave para anticiparse al fraude. Más que una barrera, la seguridad se convierte en una herramienta estratégica para operar con confianza en mercados tan dinámicos como el mexicano”, destacó González.

Fraudes digitales y su impacto económico

Todos estos fraudes representan un importante costo para la economía mexicana. Según la Global Anti Scam Alliance, el cibercrimen ocasionó pérdidas de alrededor de 300 mil millones de pesos, y 45% de las empresas reportaron intentos de fraude, siendo el robo de identidad la modalidad más frecuente, presente en 44% de los casos.

Entre las modalidades más usadas destacan:

• El uso de identidades sintéticas —combinaciones de datos reales y falsos que permiten crear perfiles completamente ficticios—, lo que dificulta su detección y amplifica el riesgo para las instituciones financieras.

• El auge de los deepfakes generados con inteligencia artificial. A nivel global, esta modalidad muestra un crecimiento alarmante de 700% en comparación con 2024.

IA: la nueva línea de defensa cibernética

¿Cómo contener amenazas que se reinventan con cada ataque? Las estrategias estáticas ya no son suficientes frente a redes criminales que utilizan automatización, aprendizaje automático y manipulación de datos para vulnerar sistemas. En este escenario, el uso de la inteligencia artificial en la ciberseguridad se consolida como una infraestructura crítica para la detección y respuesta temprana.

Una encuesta de Kroll revela que 71% de los ejecutivos espera un incremento en delitos financieros durante 2025, aunque solo 20% confía plenamente en sus defensas actuales. Por otro lado, siete de cada diez fintech mexicanas ya consideran la IA un pilar estratégico para monitorear anomalías y prevenir fraudes, según Fintech Expertos MX.

“Los delincuentes cambian su estrategia con cada intento. Por eso, necesitamos sistemas que analicen el comportamiento de millones de usuarios, identifiquen patrones anómalos y reaccionen en segundos, sin frenar la experiencia del cliente. Un ejemplo es el uso de un Anomaly Detector, una herramienta basada en IA que aprende cómo se comportan los usuarios normales y detecta cualquier acción que se salga de ese patrón”, explicó González.