Laboratorio de Fraude

Fraud Lab es el equipo interno de Microblink formado por expertos de los equipos «rojo» y «azul» e investigadores en IA adversaria. Simulan y prueban ataques emergentes, desarrollan defensas contra ellos y las implementan en producción antes de que las nuevas técnicas de fraude lleguen al mercado.

• Detección adversaria en el origen. Detecta identificaciones generadas por IA, deepfakes, intercambios de rostros e identidades sintéticas antes de que entren en los sistemas posteriores.
• Entrenamiento continuo de los modelos. Cada mes se generan cientos de miles de documentos sintéticos para entrenamiento y pruebas. Los modelos se mantienen un paso por delante de la evolución del fraude gracias a pruebas de presión adversaria constantes.
• Mapeo global de amenazas. Se realiza un seguimiento de los focos de fraude y los patrones de ataque en todas las regiones y vectores. Las defensas se calibran para adaptarse a las condiciones del mundo real.

Una visión persistente y unificada del actor

Identity Graph vincula documentos, datos biométricos, señales de sesión, datos de tarjetas de pago y datos de registros (PEP, sanciones, noticias negativas) en un único perfil por usuario. Esa visión integrada permite reconocer a la misma persona en flujos web, móviles, presenciales y gestionados por agentes. Las identidades sintéticas y las credenciales reutilizadas se detectan en todas las cuentas. Los cambios de comportamiento se hacen visibles con el paso del tiempo, en lugar de perderse entre sesiones. Cada decisión lleva consigo todo el contexto de lo que la precedió, por lo que la puntuación de riesgo refleja el historial real del usuario. Cuando llegan nuevas señales, estas enriquecen automáticamente el perfil existente, haciendo que cada evaluación posterior sea más precisa que la anterior.

Supervisión continua de la experiencia del usuario

La verificación durante el proceso de alta establece la referencia. La supervisión continua mantiene esa decisión actualizada. Cuando cambia la ubicación, se rompe un patrón de comportamiento o una transacción de alto valor alcanza un umbral de riesgo elevado, el sistema reevalúa la confianza en tiempo real. Lo mismo se aplica a los cambios en la cuenta, como actualizaciones del correo electrónico, el teléfono o los beneficiarios, y a los agentes de IA que inician acciones en nombre de un usuario. Cada desencadenante revalida tanto la identidad como la autoridad antes de que prosiga la interacción. El resultado es una detección más temprana del fraude y mayores tasas de aprobación,

ya que el riesgo se evalúa en su contexto. Los usuarios legítimos pasan por el proceso con menos obstáculos. Las sesiones que no superan los controles se derivan en el momento preciso, con el nivel adecuado de verificación, basándose en una visión completa del historial del usuario.