La prevención del fraude ya no es solo un asunto reactivo: gracias a la inteligencia artificial aplicada a la grabación y análisis de interacciones, se puede detectar comportamientos sospechosos de forma rápida, constante y eficiente. Mediante sistemas integrados que procesan voz, vídeo, chat y metadatos, las organizaciones logran anticiparse a riesgos potenciales sin fricción para el usuario.
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Grabación omnicanal como base para una defensa inteligente
La piedra angular de una solución eficaz es la captura y custodia segura de todas las interacciones: llamadas de voz, videollamadas, chats, correos, pantalla compartida… Todo queda registrado de forma automática y centralizada, con cifrado AES‑256 y autenticación robusta (incluido doble factor).
En sectores con regulación estricta, la combinación de grabación con IA aporta ventajas clave:
- Evidencia confiable en disputas legales o denuncias.
- Garantía de custodia de datos durante períodos exigidos por regulación (MiFID II, HIPAA, etc.).
- Trazabilidad absoluta: quién accedió a qué, cuándo y por qué gracias a un registro interno protegido.
- Mejora continua: la IA aprende de nuevos casos, patrones y excepciones, refinando sus análisis.
Este enfoque garantiza no solo el cumplimiento normativo, especialmente en sectores regulados como finanzas o salud, sino también que se dispone de un historial fiable, inalterable y accesible para auditorías o investigaciones. En caso de sospecha, permite revisar los eventos previos a un comportamiento fraudulento para entender patrones, contexto y prever nuevos riesgos.
Autenticación biométrica de voz: seguridad rápida y fluida
La biometría de voz se utiliza como método de autenticación ultrarrápido (solo 3 segundos) que combina comodidad y alta precisión (más del 90 %).
Sus ventajas clave:
- Verificación sin fricción: elimina contraseñas o preguntas incómodas.
- Identidad irreplicable: cada voz es única y difícil de clonar.
- Filtros anti‑spoofing: detecta imitaciones, grabaciones o voces sintéticas.
- Multilingüe e inclusiva: funciona con cualquier idioma y perfil de usuario, incluyendo personas mayores.
Este sistema no solo evita accesos no autorizados, sino que fortalece la experiencia del cliente y reduce el riesgo por robo de identidad.
Detección automatizada de datos sensibles y conductas anómalas
Una IA bien entrenada analiza esas interacciones buscando:
- Datos sensibles no autorizados: números de tarjeta, datos personales o financieros, nombres protegidos, etc. En caso de detección, genera alertas o bloquea la transmisión antes de que se exponga información confidencial.
- Transcripción en texto de las interacciones, acompañada de análisis de sentimiento para identificar tensiones, desistencias, dudas o motivaciones no expresadas directamente.
- Temáticas de riesgo y palabras clave: discursos que indiquen intención fraudulenta, movimientos atípicos o conducta no conforme con políticas internas.
- Comportamientos irregulares en interacciones: repeticiones sospechosas, inconsistencias entre voz y contenido, o emociones inapropiadas.
- Detección de conversaciones no conformes, por ejemplo, que incumplen regulaciones KYC, PCI‑DSS o protección de datos.
El resultado: monitorización casi en tiempo real con cuadros de mando personalizables y alertas automáticas que focalizan la atención en los casos realmente críticos, sin saturar a los equipos con falsos positivos. Ese nivel de inteligencia conversacional permite no solo reaccionar ante alertas, sino también prevenir daños mediante análisis proactivo.
Prevención proactiva de fraude y fuga de datos
Gracias al análisis predictivo, la IA puede detectar antes del acto:
- Intentos de extracción de información o “soft fraud” cuando un agente solicita datos sensibles sin justificación.
- Activación de respuestas automáticas, como envío de alertas al experto, bloqueo temporal o grabación de incidentes críticos.
- Identificación de fraude interno o colusión: interacciones internas anómalas, uso inusual de privilegios, patrones de conducta repetitivos sospechosos.
Este enfoque convierte una plataforma de grabación en una herramienta activa de seguridad organizacional.
Casos de uso reales
- Prevención en atención remota: un agente detecta que un cliente pide datos bancarios sin contexto. La IA dispara alerta e impide proceder hasta que un supervisor autoriza mediante doble factor.
- Control en captación telefónica: alarmas sobre lenguaje inadecuado, promesas excesivas o incumplimiento de políticas en campañas de venta telefónica.
- Detección de suplantación de agente: el sistema detecta estilos de voz extraños o personas haciéndose pasar por empleados en videollamadas.
- Segunda línea en onboarding: supervisión sobre biometría de voz y pruebas de vida, combinadas con análisis de contenido, para reducir riesgos de suplantación o deepfakes.
Estos escenarios muestran que no se trata solo de registrar sino de intervenir y proteger.
Retos y próximos pasos
Este tipo de soluciones y las empresas que las utilicen deben tener en cuenta los retos que irán surgiendo y la forma en la que adaptarse a ellos. Contar con soluciones que se actualicen cada cierto tiempo permitirá estar por delante de los posibles ataques y llevar a cabo estrategias proactivas para la prevención del fraude.
- Evolución del fraude: deepfakes, identidades sintéticas, ataques a través de video o voz. La solución incorpora detección de patrones anómalos en la biometría y pruebas de vida para contrarrestarlos.
- Capacidad de adaptación: entrenamiento continuo indica que el sistema mejora conforme logra más casos, en un enfoque de mejora constante.
- Colaboración y escalabilidad: compartir señales con socios, reguladores o dentro de consorcios para fortalecer la defensa activa.
- Educación interna: formación para identificar situaciones especiales o fraude interno, complementando la tecnología.
Integrar grabación segura, biometría de voz, inteligencia conversacional e IA predictiva convierte la prevención del fraude en una estrategia proactiva y adaptativa. No basta solo con almacenar datos: es esencial analizarlos y actuar en tiempo real, sin sacrificar la experiencia del usuario ni la privacidad. Así, las organizaciones ganan no solo protección, sino agilidad, confianza y control frente a amenazas cada vez más sofisticadas.
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