IA agencial para la detección de fraudes: cómo los agentes basados en el conocimiento identifican y resuelven anomalías

El sistema de detección de fraudes ha mejorado mucho a la hora de identificar anomalías. Sin embargo, la interacción posterior con el cliente —en la que se le explica lo que ha ocurrido, qué pasos debe seguir a continuación y qué puede y qué no puede decir la entidad— no ha avanzado al mismo ritmo.

La IA agentiva para la detección de fraudes cubre esa laguna. En lugar de derivar a los clientes marcados a una serie de interacciones inconexas, gestiona todo el flujo de trabajo: explica el motivo de la alerta, recoge la respuesta del cliente, muestra la información o el procedimiento pertinente y deriva el caso a un nivel superior cuando la interacción lo requiere, de forma que cada paso sea trazable.

Puntos clave

• La IA para la detección de fraudes en entornos de experiencia del cliente (CX) debe gestionar la interacción con el cliente que se produce tras una señal de alerta, y no solo la detección en sí misma. Una respuesta inadecuada a un cliente marcado como sospechoso de fraude supone un riesgo.
• El marco de trabajo de agentes de Encore gestiona de principio a fin las interacciones con los clientes relacionadas con el fraude que constan de varios pasos, y cada respuesta se extrae de una intención regulada y vinculada a la fuente.
• +98 % de precisión, registro de auditoría completo, justificable en las inspecciones de la CFPB, la OCC y la FDIC.

El reto de la experiencia del cliente en la detección del fraude

Los análisis de comportamiento basados en IA predicen el fraude con una tasa de acierto del 92 % en 2026. La capacidad de detección es cada vez más sólida. La fase de resolución —lo que ocurre cuando se contacta con el cliente o este llama— es donde la mayoría de las entidades siguen recurriendo a agentes humanos o a guiones basados en reglas.Las pérdidas por fraude a nivel mundial superaron los 190 000 millones de dólares en 2025 y, sin embargo, la fase de resolución de cara al cliente sigue siendo el eslabón más débil.

El problema de los guiones basados en reglas es que las interacciones relacionadas con el fraude no siguen ningún guión. Un cliente que impugne una transacción marcada puede necesitar una explicación sobre la cobertura, un procedimiento de bloqueo temporal de la tarjeta, la tramitación de la impugnación y una estimación de los plazos, ya sea en ese orden o sin un orden concreto, dependiendo de lo que el cliente pregunte a continuación.

La IA agencial se encarga de la versión no lineal. Recibe el objetivo —resolver la necesidad de este cliente relacionada con el fraude— y determina el camino a seguir a partir de la capa de conocimiento regulada. Ningún paso está predefinido. Cada paso está regulado.

Cómo lo resuelve Encore

El marco de trabajo «agentic» de Encore gestiona las interacciones con los clientes relacionadas con el fraude, desde el primer contacto hasta su resolución. Los procedimientos contra el fraude, los guiones de cumplimiento normativo, los requisitos de información y las vías de escalación se procesan en «intentos» regulados antes de su implementación. La IA recurre a esa capa en cada paso de la interacción.

Cuando un cliente se pone en contacto con la entidad en relación con una transacción marcada, Encore:

• Recupera el procedimiento de fraude correspondiente de la capa de conocimiento regulada
• Responde con precisión a las preguntas del cliente, independientemente de la combinación de pedidos o temas.
• Muestra la información que debe facilitarse en el momento adecuado de la interacción
• Se deriva al servicio de atención al cliente con todo el contexto cuando la interacción requiere la intervención de un agente humano
• Registra cada paso con un historial de auditoría completo

• +98 % de precisión en las interacciones relacionadas con el fraude
• Registro de auditoría completo que cumple con los requisitos de inspección reglamentarios
• Más de 850 integraciones preconfiguradas con sistemas de detección de fraude y de gestión de relaciones con los clientes (CRM)

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Por qué la detección del fraude requiere una gobernanza

Cada comunicación generada por IA en una interacción con el cliente relacionada con el fraude puede ser objeto de escrutinio regulatorio. La arquitectura de «caja de cristal» de Encore registra cada paso del razonamiento. Para los equipos de cumplimiento normativo que preparan la documentación para las inspecciones de la CFPB, la OCC o la FDIC, ese registro convierte la implementación de la IA de un riesgo regulatorio en un activo para el cumplimiento normativo.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA agentiva para la detección de fraudes?

La IA agentiva para la detección de fraudes hace referencia a los sistemas de inteligencia artificial que gestionan la interacción con el cliente desencadenada por una señal de fraude —explicando la situación, registrando la reclamación del cliente, mostrando la información relevante y escalando el caso cuando sea necesario— a lo largo de un flujo de trabajo no lineal y de varios pasos, sin respuestas predefinidas.

¿Cómo gestiona la IA agentiva las disputas por fraude?

El marco de trabajo de Encore recibe el objetivo del cliente —resolver mi reclamación por fraude— y determina la vía de resolución a partir de una capa de conocimiento regulada. La recepción de la reclamación por la transacción, el envío de la información, las actualizaciones de estado y el enrutamiento de la escalación se gestionan en una única sesión regulada.

¿Cómo cumple la IA agentiva con los requisitos normativos en materia de interacciones relacionadas con el fraude?

Encore genera un registro de auditoría completo de cada interacción. Cada paso se remonta a una intención de origen regulada, lo que hace que todas las comunicaciones generadas por IA sean defendibles en las inspecciones de la CFPB, la OCC y la FDIC.

¿Puede la IA agentiva reducir los costes de cumplimiento normativo en la detección del fraude?

Sí. Al resolver de forma autónoma y con una precisión regulada las consultas de los clientes relacionadas con el fraude, Encore reduce el volumen de trabajo que los equipos de cumplimiento normativo deben gestionar manualmente. Las entidades que dedican hasta un 42 % de sus presupuestos de cumplimiento normativo a la gestión de falsos positivos experimentan reducciones significativas.

¿En cuánto tiempo se puede implementar una IA autónoma para la detección de fraudes?

Los procedimientos contra el fraude, los guiones de cumplimiento normativo y los contenidos de divulgación se convierten en «intentos» regulados y listos para su implementación en un plazo de entre 30 y 60 minutos. La implementación completa es considerablemente más rápida que los valores de referencia del sector.

¿Qué integraciones admite la IA agentiva para la detección de fraudes?

Encore ofrece más de 850 integraciones preconfiguradas con sistemas de detección de fraude, CRM, plataformas de gestión de casos y tecnología para centros de atención al cliente ya existentes.