12 de mayo de 2025
La industria de préstamos digitales en México ha crecido rápidamente, brindando acceso financiero a personas desatendidas. Sin embargo, este crecimiento también ha atraído a actores maliciosos. Este estudio de caso revela cómo TrustDecision ayudó a una importante fintech mexicana a identificar y desmantelar complejos anillos de fraude que operaban dentro de su sistema.
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La industria de préstamos digitales en México ha crecido rápidamente, brindando acceso financiero a personas desatendidas. Sin embargo, este crecimiento también ha atraído a actores maliciosos. Este estudio de caso revela cómo TrustDecision ayudó a una importante fintech mexicana a identificar y desmantelar complejos anillos de fraude que operaban dentro de su sistema.
El reto: Fraudes organizados dentro del ecosistema digital
Una fintech de rápido crecimiento detectó un patrón inusual: un grupo de solicitantes aparentemente no relacionados compartía características similares y generaba tasas de incumplimiento muy altas. Aunque individualmente no parecían sospechosos, el análisis agregando mostró señales de un anillo de fraude sofisticado.
Los métodos tradicionales de análisis de crédito no lograban detectar estas conexiones ocultas, y los fraudes seguían pasando desapercibidos en los filtros iniciales.
La solución: Uso de gráficos de identidad y análisis avanzado
TrustDecision implementó su solución de “Identity Graph”, una tecnología que permite visualizar y analizar conexiones entre datos como dispositivos, cuentas, números telefónicos, direcciones IP y más.
Esto permitió:
- Identificar vínculos ocultos entre diferentes solicitantes.
- Detectar dispositivos compartidos y patrones de comportamiento que sugerían control centralizado.
- Establecer una red clara de cómo los estafadores estaban replicando identidades, usando múltiples cuentas y operando desde los mismos dispositivos o ubicaciones.
Resultados: Reducción significativa del fraude y mejora en los modelos de riesgo
Gracias a la implementación del análisis gráfico:
- Se identificaron y bloquearon más de 1,200 cuentas fraudulentas conectadas entre sí.
- Se redujo significativamente el índice de morosidad en nuevos préstamos.
- La fintech pudo ajustar sus modelos de evaluación de riesgo incorporando estos hallazgos, lo que incrementó la eficiencia en la detección temprana de fraudes.
Conclusión: El poder de los gráficos de identidad para combatir fraudes complejos
Este caso demuestra que los anillos de fraude en préstamos digitales son cada vez más sofisticados y difíciles de detectar con herramientas tradicionales. Tecnologías como la de TrustDecision permiten a las fintechs anticiparse al fraude mediante el análisis relacional de datos.
La colaboración entre actores del sector y proveedores de tecnología avanzada será clave para proteger al ecosistema financiero digital mexicano, manteniendo la inclusión sin sacrificar la seguridad.
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