IA para la detección de fraudes: cómo la IA basada en el conocimiento identifica y resuelve anomalías

Las pérdidas por fraude a nivel mundial superaron los 190 000 millones de dólares en 2025. Los equipos de cumplimiento normativo dedican hasta un 42 % de sus presupuestos a gestionar los falsos positivos generados por los sistemas de detección heredados. El problema del fraude tiene dos componentes que la mayoría de las plataformas de inteligencia artificial abordan por separado: la detección del fraude y la resolución de la interacción con el cliente que se produce a continuación.

La IA para la detección de fraudes que se utilice en un entorno de experiencia del cliente (CX) debe cumplir ambos objetivos. Detectar una anomalía es solo la mitad del proceso: el cliente que se encuentra al otro lado de esa interacción necesita una solución controlada y precisa.

Puntos clave

• La IA para la detección de fraudes en entornos de experiencia del cliente debe detectar anomalías y resolver la interacción con el cliente de forma precisa, y no limitarse a señalar y escalar cada caso.
• La arquitectura de Encore, basada en el conocimiento, ofrece una precisión superior al 98 % en las interacciones con clientes relacionadas con el fraude, con un registro de auditoría completo, lo que cumple con los requisitos de inspección de la CFPB, la OCC y la FDIC.
• Los modelos de PLN detectan el fraude en los documentos con una precisión del 88 %; la capa regulada de Encore garantiza que la resolución que se ofrece al cliente sea igualmente precisa y defendible.

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

Las entidades financieras que gestionan las interacciones con los clientes relacionadas con el fraude se enfrentan a un reto específico: la interacción que se produce tras la detección de un caso de fraude suele ser más compleja que la propia detección.

Según las estadísticas bancarias de CoinLaw para 2026, los análisis de comportamiento basados en IA predecirán el fraude con una tasa de acierto del 92 % en 2026. Estas capacidades de detección están cada vez más perfeccionadas. Lo que se queda rezagado es el nivel de resolución orientado al cliente.

Un cliente al que se le ha señalado por una actividad transaccional inusual necesita una explicación precisa, coherente y trazable. Una IA que genere esa respuesta de forma probabilística —en lugar de basarse en un guion de cumplimiento normativo preestablecido— supone un riesgo de responsabilidad precisamente en el momento más crítico de la relación con el cliente.

Cómo lo resuelve Encore

Encore gestiona la capa de detección de fraudes orientada al cliente mediante la misma arquitectura basada en el conocimiento que rige todas las interacciones de la experiencia del cliente. Los procedimientos relacionados con el fraude, los guiones de cumplimiento normativo, los requisitos de información y las vías de escalado se procesan en «intentos» regulados antes de su implementación. La IA extrae la información de esa capa; no genera respuestas a las consultas sobre fraude de forma probabilística.

Cuando una señal de fraude desencadena una interacción con el cliente, Encore ofrece una respuesta precisa, coherente y trazable hasta su fuente regulada. Si la interacción requiere una escalación, esta se lleva a cabo con todo el contexto. Si se necesita documentación, se muestran los datos pertinentes. Cada paso queda registrado.

• +98 % de precisión en las interacciones con clientes relacionadas con el fraude
• Registro de auditoría completo que cumple con los requisitos de inspección de la CFPB, la OCC y la FDIC
• Más de 850 integraciones preconfiguradas con sistemas existentes de detección de fraude y de gestión de relaciones con los clientes (CRM)
• Incorporación de contenidos a los «intents» regulados en tiempo real en un plazo de 30 a 60 minutos

Descubre cómo el agente de atención al cliente de Inbenta gestiona las interacciones relacionadas con el fraude que implican cuestiones de cumplimiento normativo.

Por qué la detección del fraude requiere una gobernanza

Las comunicaciones generadas por IA en interacciones relacionadas con el fraude están siendo objeto de escrutinio regulatorio. Las normas de inspección de la CFPB exigen que las entidades expliquen cómo se generaron las respuestas a los clientes producidas por IA. La arquitectura «glass-box» de Encore registra cada interacción a nivel de intención: de qué fuente procedía la respuesta, qué flujo de trabajo se activó, qué se dijo y por qué.

Descubre cómo la plataforma de Inbenta gestiona la automatización de la experiencia del cliente en entornos financieros de alto riesgo.

Preguntas frecuentes

¿Cómo ayuda la IA a detectar el fraude en los servicios financieros?

La IA para la detección de fraudes en entornos de experiencia del cliente (CX) gestiona tanto la interacción con el cliente desencadenada por la detección como la resolución posterior. Encore controla la capa de atención al cliente —ofreciendo respuestas precisas, coherentes y trazables a las consultas relacionadas con el fraude— al tiempo que se integra con los sistemas de detección de fraudes existentes para señalar anomalías.

¿Cómo cumple la IA con los requisitos normativos relativos a las comunicaciones con los clientes en materia de fraude?

Encore genera un registro de auditoría completo de cada interacción. Cada respuesta se remonta a una intención de origen regulada, lo que permite justificar las comunicaciones con los clientes relacionadas con el fraude en las inspecciones de la CFPB, la OCC y la FDIC.

¿Puede la IA reducir los costes derivados de la gestión de los falsos positivos?

Sí. Encore resuelve de forma autónoma las consultas relacionadas con el fraude de nivel 1 y nivel 2, lo que reduce el volumen de trabajo que los equipos de cumplimiento normativo deben gestionar manualmente. Para las entidades que destinan hasta un 42 % de sus presupuestos de cumplimiento normativo a la gestión de falsos positivos, esa reducción es significativa.

¿Qué grado de precisión tiene la IA en las interacciones con los clientes relacionadas con el fraude?

Encore ofrece una precisión superior al 98 % en las interacciones con clientes relacionadas con el fraude, al recurrir a intenciones reguladas y prevalidadas. Las respuestas a las consultas sobre fraude nunca se generan de forma probabilística, sino que se extraen de guiones aprobados que cumplen con la normativa y de contenido informativo.

¿En cuánto tiempo se puede implementar la IA para la detección de fraudes en la experiencia del cliente?

Los procedimientos contra el fraude, los guiones de cumplimiento normativo y los contenidos de divulgación se convierten en «intents» regulados y listos para su uso 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 para la detección de fraudes?

Encore ofrece más de 850 integraciones preconfiguradas con sistemas de detección de fraude existentes, CRM, plataformas de gestión de casos y tecnología para centros de atención al cliente, lo que permite conectar la capa regulada de atención al cliente con la infraestructura de lucha contra el fraude ya existente.