El fraude de identidad sintética (FIS) está emergiendo rápidamente como uno de los ataques más difíciles de mitigar para la industria de servicios financieros en América Latina. Esta metodología, donde los ciberdelincuentes combinan fragmentos de datos reales (como un número de DNI o Seguridad Social legítimo) con información inventada (nombre, dirección de correo, fecha de nacimiento), es responsable de aproximadamente el 10% de todos los fraudes, según indican reportes recientes.
A diferencia del robo de identidad tradicional, que implica la suplantación de una persona real existente, el fraude sintético construye una persona nueva y completamente ficticia. Esto le permite al atacante superar las verificaciones de conocimiento del cliente (KYC) al inicio, ya que no hay una coincidencia directa que dispare una alerta de robo. Con el tiempo, este perfil sintético ‘madura’ lentamente, acumulando un historial crediticio que parece orgánico hasta que el criminal realiza un ataque masivo, generalmente buscando obtener grandes líneas de crédito o préstamos antes de desaparecer.
Para las instituciones financieras (IF), bancos y fintechs en Argentina y el resto de la región, que están inmersas en procesos acelerados de digitalización y de apertura de cuentas en línea, el FIS representa un riesgo sistémico. Muchos de los sistemas de verificación heredados están diseñados para validar documentos estáticos o cruzar información en bases de datos centralizadas. Sin embargo, dado que una identidad sintética contiene elementos reales, estos sistemas a menudo fallan al identificar el perfil como fraudulento en sus etapas iniciales.
La detección del fraude sintético exige un cambio de paradigma, moviéndose de la verificación de datos estáticos a la evaluación del comportamiento dinámico. Los indicadores clave de esta actividad no son solo las inconsistencias documentales, sino patrones de uso inusuales: direcciones de correo electrónico que cambian frecuentemente, baja actividad transaccional seguida de una solicitud de crédito grande e inmediata, o el uso de identidades que parecen tener una edad de registro sospechosamente corta en bases de datos.
Las tecnologías de vanguardia son esenciales para combatir el FIS. La implementación de biometría, ya sea facial o dactilar, combinada con plataformas avanzadas de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning, permite a las entidades financieras rastrear anomalías conductuales y correlacionar identidades sospechosas en diferentes canales. La clave radica en la implementación de soluciones de seguridad multicapa que integren la validación de la identidad viva con el análisis predictivo del riesgo transaccional, asegurando que la persona detrás de la solicitud no sea solo un conjunto de datos falsos esperando el momento oportuno para atacar.
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