El fraude sintético se ha convertido en una de las principales preocupaciones para instituciones financieras, debido a que combina datos reales y falsos para crear identidades aparentemente legítimas que pueden superar filtros tradicionales de verificación.
De acuerdo con Gartner, firma de investigación y consultoría tecnológica, 56 por ciento de las instituciones financieras priorizan actualmente la detección de fraudes que logran evadir los sistemas convencionales.
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En México, el problema también muestra señales de crecimiento. Datos de la Condusef, recabados entre finales de 2025 e inicios de 2026, señalan que las reclamaciones por robo de identidad ascendieron a 53 mil 227 casos; de ellos, mil 182 correspondieron a robo de identidad cibernético y 51 mil 812 a modalidades tradicionales.
Especialistas explican que este tipo de fraude suele detectarse a partir de inconsistencias entre distintos elementos digitales y patrones de comportamiento.
Entre las señales de alerta destacan correos electrónicos nuevos o con poco historial de actividad, números telefónicos asociados a múltiples identidades, inconsistencias entre correo, teléfono, dispositivo, ubicación y registros públicos, así como patrones repetidos en grupos amplios de usuarios.
También se analizan factores como la antigüedad de la identidad digital, la consistencia de dispositivos e IP, la reutilización de datos y la velocidad con la que se realizan solicitudes o registros.
Ante este escenario, empresas tecnológicas y financieras han comenzado a incorporar herramientas de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías y detectar posibles fraudes en tiempo real.
La firma europea AdviceRobo, que recientemente anunció su expansión en México con este tipo de innovaciones, señaló que estas tecnologías permiten analizar huellas digitales y variables conductuales para reforzar procesos de validación de identidad y evaluación de riesgo crediticio.
JASA
