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GenAI en acción: detección y respuesta al fraude en servicios financieros

30/09/25

Las instituciones financieras enfrentan el desafío de equilibrar la seguridad y experiencia del cliente frente al fraude digital. Al combinar datos en tiempo real, análisis en grafos y GenAI con AWS Bedrock, es posible reducir riesgos y agilizar la respuesta, cuidando a la vez la confianza del usuario.
Tiempo de lectura: 2 minutos

El fraude digital crece cada semana, los atacantes cambian de táctica constantemente, y los equipos siguen atrapados entre falsos positivos que molestan a clientes legítimos y alertas que llegan demasiado tarde, cuando el dinero ya se perdió.

El verdadero avance no es detectar más, sino detectar mejor y actuar antes: enriquecer señales en tiempo real, razonar con contexto y ejecutar playbooks de respuesta con control y trazabilidad.

Los problemas actuales

  • Exceso de falsos positivos: reglas estáticas afectan a clientes legítimos y aumentan los costos de gestión.
  • Señales fragmentadas: transacciones, dispositivos, comportamiento, KYC/AML, open banking… todos en silos. El fraude se esconde en las conexiones.
  • Investigaciones lentas: analistas saltando entre sistemas, copiando datos manualmente y redactando reportes a mano.
  • Respuesta reactiva: las decisiones llegan tarde y el fraude se confirma solo después de que impacta en la cuenta.

Lo que cambia con Data + GenAI

  • Detección contextual: modelos que cruzan transacción, identidad, dispositivo, red y texto libre para reducir falsos positivos sin perder cobertura.
  • Análisis de grafos: el fraude se delata en las relaciones. Graph ML en Amazon Neptune detecta patrones de colusión y cuentas invisibles “mulas” para reglas aisladas.
  • Copiloto de investigación: un asistente que recopila evidencia, resume el caso y propone la siguiente acción, citando políticas y procedimientos.
  • Playbooks ejecutables: con Bedrock AgentCore se orquestan pasos de investigación y remediación con identidad de agente, herramientas seguras y trazabilidad completa.

Arquitectura en capas con AWS

  1. Señales en tiempo real: ingestión con Kinesis/MSK y Lambda; búsqueda de comportamientos en OpenSearch.
  2. Detección híbrida: Amazon Fraud Detector para scoring en eventos clave, modelos propios en SageMaker y grafos para comunidades sospechosas.
  3. Inteligencia generativa y orquestación: Amazon Bedrock para resumir casos y explicar decisiones; AgentCore para ejecutar acciones con seguridad y auditabilidad.
  4. Investigación y operaciones: Amazon Q Business como buscador interno; Amazon Connect para interacción directa con clientes.
  5. Datos, seguridad y gobierno: “data lake” en S3/Lake Formation con acceso mínimo, cifrado y auditoría completa vía CloudTrail.

Casos de valor

  • Autorizaciones en milisegundos: un pago fuera de patrón se evalúa en tiempo real y en lugar de rechazar, se solicita una verificación adicional mediante OTP o biometría, frenando el fraude sin molestar al cliente legítimo.
  • Triage e investigación asistida: el copiloto reúne movimientos, contactos y reglas aplicables, propone hipótesis y redacta un SAR para revisión humana.
  • Fraude en reclamos y colusión: patrones atípicos revelan comunidades sospechosas; el agente ejecuta un playbook que congela pagos, solicita evidencia y notifica al área legal con un paquete generado.

Seguridad y control

Los datos y prompts permanecen en tu perímetro, con cifrado y sin retención externa. Guardrails evitan exposición de información sensible y CloudTrail registra cada acción. Los agentes operan con su propia identidad y privilegios mínimos, siempre auditables.

El objetivo no es “ver más alertas”, sino perder menos dinero reduciendo fricción. Con detección híbrida, un copiloto de investigación y playbooks ejecutables, se pasa de reaccionar tarde a prevenir y responder con velocidad y trazabilidad.

Autor: Matías Zappino, Regional Director Caribbean – Switch Software

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