{"id":2471,"date":"2026-08-31T21:50:51","date_gmt":"2026-08-31T21:50:51","guid":{"rendered":"https:\/\/resguardodigital.cl\/?p=2471"},"modified":"2026-08-31T21:50:51","modified_gmt":"2026-08-31T21:50:51","slug":"el-reto-del-big-data-bancario-detectar-fraude-sin-bloquear-compras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resguardodigital.cl\/?p=2471","title":{"rendered":"El reto del Big Data bancario: detectar fraude sin bloquear compras"},"content":{"rendered":"
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Cuando un usuario paga un caf\u00e9 con el m\u00f3vil o realiza una compra por internet, la autorizaci\u00f3n tarda apenas una fracci\u00f3n de segundo. En ese instante imperceptible, decenas de sistemas de Inteligencia Artificial han intercambiado informaci\u00f3n, evaluado patrones de comportamiento y analizado redes de transacciones simult\u00e1neas. Sin embargo, en el ecosistema bancario, responder r\u00e1pido ya no es el verdadero desaf\u00edo t\u00e9cnico: el gran reto de la ingenier\u00eda de datos es responder bien.<\/p>\n

As\u00ed lo explica Arturo Peralta Mart\u00edn-Palomino<\/strong>, profesor del M\u00e1ster Universitario en Big Data y Data Science de la Universidad Internacional de Valencia (VIU)<\/strong>, perteneciente a la red de educaci\u00f3n superior Planeta Formaci\u00f3n y Universidades. Peralta advierte que el margen para congelar una operaci\u00f3n sospechosa ocurre en mil\u00e9simas de segundo mientras la transacci\u00f3n se procesa<\/strong>, pero un sistema excesivamente r\u00edgido puede ser tan destructivo para un banco como el propio fraude.<\/p>\n

\u201cSi un algoritmo bloquea cualquier operaci\u00f3n m\u00ednimamente inusual para reducir el fraude a cero, acabar\u00e1 bloqueando las compras leg\u00edtimas de clientes que simplemente est\u00e1n viajando, comprando un billete de avi\u00f3n o haciendo un pago poco habitual. Y eso tiene un coste econ\u00f3mico y reputacional enorme<\/em>\u201d, se\u00f1ala el experto de VIU.<\/p>\n

Identificar lo invisible: la detecci\u00f3n de \u2018se\u00f1ales d\u00e9biles\u2019<\/h3>\n

Los ciberdelincuentes financieros han abandonado los m\u00e9todos rudimentarios y emplean sofisticadas estrategias de dispersi\u00f3n y fragmentaci\u00f3n de capitales. Ante este escenario, la Inteligencia Artificial no aprende a identificar \u00abdelincuentes\u00bb en abstracto, sino a construir modelos del comportamiento habitual de un cliente, cuenta o red de transacciones para detectar anomal\u00edas.<\/p>\n

\u201cUna operaci\u00f3n individual, analizada de forma aislada, puede parecer completamente leg\u00edtima. El problema aparece al observar el conjunto: peque\u00f1as cantidades movi\u00e9ndose entre m\u00faltiples cuentas que terminan concentr\u00e1ndose en un destino<\/em>\u201d, explica Arturo Peralta<\/strong>. \u201cLa IA es capaz de reconstruir esas secuencias y detectar \u2018se\u00f1ales d\u00e9biles\u2019 o relaciones simult\u00e1neas que un auditor humano, por muy experto que sea, no podr\u00eda mantener en su cabeza en tiempo real\u201d.<\/em><\/p>\n

No obstante, el experto desmonta el mito de la sustituci\u00f3n del factor humano. En un sector hiperregulado y cr\u00edtico como la banca comercial, la IA act\u00faa como un filtro que prioriza los casos de alto riesgo, pero la supervisi\u00f3n humana sigue siendo imprescindible para interpretar el contexto y evitar decisiones automatizadas arbitrarias.<\/strong><\/p>\n

Respuestas graduadas frente a decisiones binarias<\/h3>\n

Para no arruinar la experiencia del usuario, la ingenier\u00eda de datos ha dejado de aplicar un enfoque binario de \u201cbloqueo s\u00ed o no\u201d<\/strong>. Desde su labor docente en la asignatura Aplicaci\u00f3n de la Ciencia de Datos a los Negocios<\/em> en VIU, Peralta recalca la necesidad de calibrar los modelos para asignar niveles de riesgo proporcionales<\/strong>.<\/p>\n

\u201cSi el riesgo es medio, el sistema no bloquea la tarjeta; solicita una autenticaci\u00f3n adicional, env\u00eda una notificaci\u00f3n o exige una segunda comprobaci\u00f3n. Un buen modelo no se eval\u00faa solo por sus m\u00e9tricas t\u00e9cnicas de precisi\u00f3n, sino por su impacto econ\u00f3mico real: cu\u00e1nto cuesta el fraude no detectado frente a cu\u00e1nto cuesta interrumpir la actividad de un cliente leg\u00edtimo\u201d,<\/em> afirma.<\/p>\n

El perfil h\u00edbrido y la gobernanza del algoritmo<\/h3>\n

En el paso del laboratorio al ecosistema hiperregulado de la banca, Peralta sostiene que el \u201c\u00faltimo 10% del desarrollo suele consumir el 90% del esfuerzo<\/em>\u201d. Pasar de una demostraci\u00f3n controlada a una soluci\u00f3n mantenible, auditable y trazable requiere que los ingenieros entiendan la estrategia de negocio y los financieros comprendan las limitaciones de la IA.<\/p>\n

Asimismo, el experto alerta sobre la carrera armament\u00edstica digital acelerada por la IA generativa, que permite a los ciberdelincuentes automatizar ataques de phishing o clonaci\u00f3n de identidades con mayor credibilidad<\/strong>. \u201cEstamos ante una tregua tecnol\u00f3gica constante. Sin embargo, la diferencia no la marcar\u00e1 solo el algoritmo m\u00e1s sofisticado, sino la calidad de los datos, la rapidez de respuesta y, sobre todo, la formaci\u00f3n y cultura de seguridad del equipo humano\u201d, concluye Peralta<\/strong>.<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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