El Machine Learning detecta fraudes en milisegundos y anticipa amenazas emergentes

Las pérdidas por delitos financieros alcanzan cifras récord, mientras los estafadores usan inteligencia artificial para perfeccionar sus ataques.

Ciudad de México, 2 de septiembre de 2025.- Mientras la transformación digital redefine la relación entre usuarios e instituciones financieras, los delitos financieros avanzan más rápido que las defensas tradicionales. Frente al uso creciente de inteligencia artificial por parte de los estafadores, Lynx Tech, empresa líder en tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), advierte que los sistemas basados únicamente en reglas estáticas ya no son suficientes para contener amenazas cada vez más sofisticadas.

Los equipos que integran IA y automatización en todas las etapas de la seguridad reducen en 80 días el tiempo de contención de incidentes y ahorran 1,9 millones de dólares por vulneración, según el Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM. Sin embargo, su adopción apenas creció el último año, y la mayoría de organizaciones aún no perciben estos beneficios.

“Muchas instituciones financieras todavía confían en defensas retrospectivas, analizando los ataques de ayer para desarrollar reglas que a menudo están desactualizadas cuando se implementan. Esto crea una desventaja estructural, lo que permite a los estafadores mantenerse un paso por delante, los cuales se adaptan en tiempo real, sondeando constantemente las defensas, identificando brechas y ajustando sus tácticas para explotarlas”, señala Carlos Santa Cruz, CTO de Lynx.

Ante este panorama, los modelos rígidos deben dar paso a sistemas de Machine Learning  (aprendizaje automático) supervisado capaces de procesar grandes volúmenes de datos, detectar anomalías con precisión y actualizarse continuamente para anticipar amenazas emergentes. Estas soluciones evalúan transacciones en milisegundos, analizando miles de variables sin fricción para el usuario, lo que mejora la prevención y reduce falsos positivos. Al integrar datos de múltiples canales, ofrecen una visión completa del comportamiento financiero, clave para descubrir redes de lavado de dinero o fraudes colaborativos.

Este enfoque no solo mejora la eficacia operativa, sino que libera a los analistas para que se concentren en los casos más críticos, optimizando recursos y acelerando los tiempos de respuesta. Lynx Tech comparte cuatro beneficios clave de los sistemas de IA autoaprendizaje en la lucha contra el fraude:

1. Prevención en tiempo real: evalúan transacciones en milisegundos sin afectar la experiencia del usuario.

2. Precisión y reducción de falsos positivos: analizan miles de variables para generar alertas más acertadas y evitar bloqueos innecesarios.

3. Adaptabilidad continua: se actualizan constantemente para anticipar nuevas tácticas criminales y patrones emergentes.

4. Visión integral y eficiencia operativa: cruzan datos de múltiples canales, detectan esquemas complejos y liberan a los analistas para enfocarse en los casos más críticos.

“Las instituciones que adoptan el Machine Learning supervisado y los modelos continuamente actualizados obtienen ventajas combinadas en precisión, eficiencia y resiliencia. En Lynx, nuestra tecnología de Machine Learning ya ha ayudado a prevenir más de 1,6 mil millones de dólares en pérdidas. Estos sistemas han demostrado que pueden operar a la velocidad, escala y sofisticación que exige el panorama actual de la delincuencia financiera”, concluye Carlos Santa Cruz, CTO de Lynx.

 

Acerca de Lynx Tech:

Lynx es una empresa de software impulsada por inteligencia artificial, especializada en la lucha contra el lavado de dinero (AML, por sus siglas en inglés) y la prevención del fraude. Con más de 30 años de experiencia acumulada desde sus inicios como organización sin fines de lucro en la Universidad Autónoma de Madrid, la compañía ofrece soluciones avanzadas de IA que permiten identificar y mitigar de forma eficiente los riesgos asociados al crimen financiero.

Su enfoque modular se integra fácilmente con los sistemas existentes e incluye herramientas como la verificación de clientes, revisión de pagos, monitoreo de transacciones y listas de datos personalizadas para fortalecer el cumplimiento normativo. Lynx es una solución confiable para instituciones financieras y proveedores de servicios de pago, ayudando a sus clientes a ahorrar hasta 1.600 millones de dólares al año y proteger más de 73 mil millones de transacciones, según estimaciones internas basadas en su uso acumulado a nivel global. Para más información, visite https://lynxtech.com.