Cómo el proceso automatizado de KYC reduce las dificultades en la detección del fraude

Las entidades financieras y las empresas digitales se enfrentan a dos obligaciones que, a primera vista, parecen contradictorias: proteger los datos de sus clientes y ofrecer una experiencia de usuario fluida.

¿Por qué son contradictorias? Algunas medidas manuales de verificación de identidad —como la autenticación multifactorial, las contraseñas de un solo uso y la entrega de documentación en persona— son consideradas por la mayoría de los clientes como una carga. 

Esto puede provocar una mayor fricción en los procesos de incorporación y de transacción, lo que a su vez puede dar lugar a una disminución de las conversiones, a una reducción de las tasas de retención y a un aumento de los abandonos. 

Es aquí donde el proceso automatizado de «conozca a su cliente» (KYC) se perfila como una solución cada vez más atractiva. En este artículo, analizaremos cómo la automatización de los procesos de KYC beneficia tanto a las empresas como a los clientes en la lucha contra las actividades fraudulentas. 

¿Qué es el KYC?

Con el fin de prevenir el robo de identidad, el blanqueo de capitales y los delitos financieros antes de que se produzcan, los sectores regulados —como la banca, el sector de las bebidas alcohólicas, los viajes, el turismo y los juegos de azar— están obligados por ley a cumplir con la normativa KYC. Dicho esto, prácticamente cualquier empresa puede beneficiarse del cumplimiento de las directrices KYC, gracias a la confianza que genera y a la protección financiera que ofrece.

¿Qué relación hay entre la normativa KYC y la legislación contra el blanqueo de capitales (AML)?

El concepto de detección de fraudes mediante KYC se remonta a la Ley de Secreto Bancario (BSA) de la década de 1970, un conjunto de normas y leyes elaboradas para contrarrestar el riesgo de terrorismo financiero, blanqueo de capitales y otras actividades ilegales.

De ahí surgieron las leyes contra el blanqueo de capitales (AML). El cumplimiento de la normativa KYC es un componente imprescindible de estas leyes. Para mantener el cumplimiento, las entidades financieras y otros sectores deben llevar a cabo una supervisión continua y señalar (y notificar) cualquier actividad sospechosa.

Inconvenientes de los métodos tradicionales de KYC

Los métodos tradicionales de KYC —como facilitar a una entidad documentos físicos, como una factura de servicios públicos— quizá fueran aceptables antes de la era digital. ¿Pero en esta era tan acelerada? Ya no tanto. 

Los principales inconvenientes de los métodos tradicionales de KYC se resumen en: 

• Disminución de la satisfacción del cliente: Una encuesta reciente revela que el 82 % de los clientes espera una experiencia digital fluida y sencilla. Los procesos manuales de KYC obstaculizan esto. Considerado en gran medida como un obstáculo que requiere mucho tiempo, puede retrasar la incorporación de nuevos clientes y afectar negativamente a la percepción que estos tienen del banco. A medida que los bancos digitales ganan cada vez más popularidad, esto tiene importantes repercusiones en el sector de los servicios financieros.
• Mayores riesgos: Los métodos manuales de KYC (y la introducción de datos que requieren) están sujetos a errores humanos e incoherencias, lo que puede hacer que las entidades financieras y otras empresas sean vulnerables al fraude y a incumplimientos normativos. Además, las organizaciones que almacenan documentos físicos pueden poner en riesgo la seguridad y la privacidad de los datos; las filtraciones podrían resultar fatales para la reputación y el éxito a largo plazo de una institución. 
• Costes elevados: Los procedimientos tradicionales de KYC requieren, por naturaleza, mano de obra humana. Esto puede suponer un coste enorme para las organizaciones que necesitan realizar un gran volumen de verificaciones de identidad al aplicar los protocolos de KYC. Además, el incumplimiento de la normativa KYC —que se ha vuelto cada vez más rigurosa y matizada ante el aumento de los delitos financieros— conlleva multas cuantiosas: solo en 2021, varias entidades financieras estadounidenses acumularon 2.7 mil millones de dólares en sanciones por no cumplir con la normativa KYC y contra el blanqueo de capitales.
• Escalabilidad reducida: Depender de métodos manuales de KYC afecta a la capacidad de una organización para crecer. Esto puede frenar innecesariamente el crecimiento de una empresa, ya que existen procesos automatizados de KYC fácilmente disponibles —un tema que abordaremos a continuación—. 

El papel del KYC automatizado en la reducción de las dificultades

En resumen, el uso de tecnologías como la inteligencia artificial para verificar la identidad de un cliente legítimo puede reducir considerablemente las dificultades en los procesos de alta y de transacción, ahorrando tiempo y esfuerzo tanto a las empresas como a los clientes. Esto resulta fundamental en todos los ámbitos, especialmente en sectores en los que la rapidez y la facilidad son aspectos fundamentales. 

Ventajas del KYC automatizado en la detección del fraude

Los procesos automatizados de verificación KYC presentan numerosas ventajas, a saber:

• Reducción de los costes operativos: como ya se ha señalado, los métodos tradicionales de KYC exigen que el personal interno no solo lleve a cabo los procesos de identificación, sino que también se mantenga al día de los cambios en la normativa de KYC. El KYC automatizado reduce los costes de personal y otros gastos generales, lo que permite a las organizaciones aprovechar su potencial de crecimiento (y mejorar sus resultados). 
• Menor riesgo: El proceso automatizado de KYC ofrece una supervisión continua en tiempo real. Esto permite a las instituciones detectar de forma rápida y eficaz cualquier actividad que pueda ser indicativa de fraude financiero (y otras actividades ilícitas). 
• Mejora de la experiencia del cliente: Las organizaciones y empresas que ofrecen experiencias oportunas y sin complicaciones tienen más probabilidades de satisfacer —y fidelizar— a sus clientes.

Tecnologías e innovaciones en materia de KYC

Apenas estamos empezando a descubrir el mundo de las soluciones automatizadas de KYC. Sin embargo, hasta la fecha, las tecnologías e innovaciones más extendidas incluyen:

• La IA y el aprendizaje automático, que permiten examinar enormes conjuntos de datos y analizarlos en busca de patrones y desviaciones
• Detección de vida, que permite realizar evaluaciones de los movimientos faciales para confirmar la identidad de un cliente
• Verificación de documentos, que consiste en comprobar la identidad de un cliente mediante la captura, la extracción y la certificación de documentos de identificación (como el pasaporte)

También se utilizan la biometría de voz, el reconocimiento facial y la biometría conductual.

¿Qué deben saber las empresas sobre la implantación de los procedimientos de KYC?

El proceso de KYC se divide en tres fases para los bancos y otras entidades financieras:

• Programa de identificación de clientes (CIP): El CIP recoge la información esencial necesaria para la verificación de la identidad. Estos datos varían en función de la jurisdicción, pero suelen incluir la verificación del nombre, la dirección y la fecha de nacimiento del cliente, así como un número de identificación expedido por las autoridades públicas (como el número del permiso de conducir). 
• Diligencia debida con respecto al cliente (CDD): En pocas palabras, la CDD evalúa el factor de riesgo que supone un cliente para una organización, principalmente en lo que respecta a prácticas fraudulentas, todas las cuales pueden socavar el éxito financiero y la reputación de una institución.
• Diligencia debida reforzada (EDD): La EDD es la forma más rigurosa de diligencia debida. Se aplica a clientes de alto riesgo —como las personas políticamente expuestas (PEP)— y ayuda a las entidades a tomar decisiones acertadas a la hora de incorporar clientes y a establecer medidas para gestionar los posibles riesgos.
• La comprobación de sanciones, personas políticamente expuestas (PEP) y listas de vigilancia debe considerarse como una capa adicional del proceso de «conozca a su cliente» (KYC), más que como la propia verificación de identidad. Una vez establecida la identidad del cliente, es posible que las organizaciones tengan que determinar si dicha persona figura en las listas de sanciones o de vigilancia policial pertinentes, si cumple los criterios para ser considerada una persona políticamente expuesta o si presenta otros indicadores de riesgo. En función de las obligaciones normativas y del modelo de riesgo de la organización, la información negativa publicada en los medios de comunicación también puede aportar datos relevantes para la diligencia debida con respecto al cliente. Es importante destacar que una coincidencia no debe considerarse automáticamente como prueba de una conducta indebida. Los sistemas de filtrado deben contar con procesos para resolver posibles coincidencias, distinguir los falsos positivos y derivar los casos para su revisión adecuada.

Cómo funciona el KYC basado en el riesgo

Un proceso eficaz de «conozca a su cliente» (KYC) no exige que todos los clientes pasen por el mismo proceso de verificación. Un enfoque basado en el riesgo evalúa los indicadores asociados a cada cliente y a cada interacción, y luego aplica un nivel de diligencia debida adecuado al riesgo.

Por ejemplo, un cliente cuya identidad pueda verificarse mediante fuentes fiables y que no presente indicadores de riesgo significativos podrá completar el proceso de alta con un mínimo de dificultades adicionales. Un solicitante con información incoherente, procedente de una zona geográfica de mayor riesgo, que utilice un dispositivo inusual o que presente otras señales de alerta puede ser derivado a la verificación de documentos, a la verificación biométrica o a otro control de mayor rigor. Los casos que sigan siendo dudosos pueden remitirse a un proceso de diligencia debida reforzada o a una revisión manual.

Esto da lugar a un proceso de KYC por niveles, en lugar de una única vía de verificación rígida. Los clientes de menor riesgo pueden completar el proceso de incorporación rápidamente, mientras que las interacciones de mayor riesgo son objeto de un escrutinio adicional. El riesgo también puede variar tras la incorporación, por lo que resulta importante llevar a cabo un seguimiento continuo y una nueva verificación cuando surjan nuevos indicios que sugieran que un cliente o una cuenta ya registrados puedan requerir una revisión más detallada.

¿Cómo se puede optimizar la implementación del proceso KYC?

El proceso de KYC automatizado y basado en inteligencia artificial lleva a cabo los elementos más importantes del KYC con precisión y rapidez, principalmente a través de:

• Escaneo de documentos
• Verificación de la identidad
• Evaluación de riesgos

¿Hay alguna limitación al respecto? Sí. 

Cada caso es único, y algunos pueden resultar complicados. Sin embargo, uno de los aspectos más interesantes de la IA y el aprendizaje automático es que, en esencia, están en constante evolución para adaptarse a los retos.

¿Qué tipos de fraude puede ayudar a detectar el KYC?

El fraude relacionado con el proceso de «conozca a su cliente» (KYC) no se limita a un único tipo de ataque. Los estafadores pueden utilizar información sustraída, documentos falsificados, identidades sintéticas o cuentas legítimas para ocultar quién se encuentra realmente detrás de una interacción. Comprender estos diferentes patrones de ataque ayuda a las organizaciones a determinar qué señales de identidad y de riesgo deben evaluar.

El fraude por suplantación de identidad se produce cuando un estafador utiliza sin permiso los datos personales o los documentos de identidad de otra persona para hacerse pasar por ella. Una verificación rigurosa de la identidad puede ayudar a determinar si la persona que presenta un documento de identidad es realmente su titular legítimo.

El fraude de identidad sintética combina datos de identidad reales y falsos para crear una identidad que pueda parecer legítima. En lugar de limitarse a suplantar a una persona real, los estafadores pueden combinar elementos procedentes de múltiples fuentes o introducir información inventada para construir una nueva identidad. Estos ataques hacen que sea importante evaluar múltiples indicios, en lugar de basarse en un único dato de identidad.

El fraude documental consiste en la alteración, la falsificación, el robo o la manipulación digital de documentos de identidad. La IA generativa ha facilitado la creación de documentos falsos convincentes y la modificación de documentos legítimos, lo que ha aumentado la importancia de los controles de autenticidad de los documentos que van más allá de comprobar si un documento de identidad parece visualmente verosímil.

La suplantación biométrica y los «deepfakes» pretenden burlar los sistemas de reconocimiento facial o las comprobaciones de vitalidad mediante fotografías, reproducciones de vídeo, intercambios de rostros, imágenes sintéticas u otros medios manipulados. Por lo tanto, una verificación biométrica eficaz debe garantizar tanto que la persona coincide con la identidad que se presenta como que es una persona viva la que participa en la verificación.

La actividad de los «mulas» plantea un reto diferente, ya que la persona que interactúa con la entidad puede estar utilizando su identidad real. Las cuentas de los «mulas» pueden abrirse o utilizarse para recibir, transferir o retirar fondos ilícitos en nombre de delincuentes. Por lo tanto, detectar esta actividad puede requerir, además de la verificación de la identidad, la supervisión de las transacciones y la análisis de señales de comportamiento o contextuales.

Estos ejemplos ilustran por qué la detección moderna del fraude en los procesos de KYC depende cada vez más de múltiples niveles de pruebas. Un documento auténtico por sí solo no garantiza necesariamente que la interacción sea legítima, del mismo modo que una señal de comportamiento inusual no prueba automáticamente que exista fraude. La combinación de información sobre la identidad, los documentos, los datos biométricos y el contexto puede ofrecer una visión más completa del riesgo.

Mantén un registro auditable de las decisiones relacionadas con el KYC. El cumplimiento normativo exige algo más que tomar la decisión correcta. Las organizaciones también deben comprender y demostrar cómo se tomó esa decisión. Los flujos de trabajo de KYC deben conservar los resultados de verificación pertinentes, las señales de riesgo, los resultados de los controles, las escalaciones y las acciones de revisión manual, de modo que los equipos puedan reconstruir el razonamiento que subyace a una decisión cuando sea necesario.

Esto cobra especial importancia a medida que la automatización adquiere un papel cada vez más relevante en el proceso de KYC. Cuando un sistema automatizado aprueba, rechaza o remite el caso de un cliente a un nivel superior, los equipos de cumplimiento normativo deben poder comprender los indicios que subyacen al resultado, en lugar de basarse únicamente en un resultado de «aprobado» o «rechazado» sin explicación alguna. Además, unas pistas de auditoría claras facilitan la investigación de actividades sospechosas, la evaluación del rendimiento del programa y la aportación de pruebas durante las inspecciones regulatorias.

Cómo elegir la tecnología adecuada para la detección de fraudes en el proceso de KYC

La elección de la tecnología de detección de fraudes KYC más eficaz y adecuada para tu organización depende de tus necesidades empresariales y de la capacidad de la tecnología para ayudarte a crecer. Además, es posible que desee analizar la facilidad de uso de la tecnología, sus capacidades de integración y su eficiencia operativa. Microblink se diseñó teniendo en cuenta todo esto para ofrecer a las empresas la mejor experiencia posible.

¿Qué indicadores se utilizan en la detección de fraudes en el proceso de KYC?

Los sistemas modernos de KYC pueden basarse en diversos tipos de información para determinar si una identidad y una interacción son fiables. Las señales adecuadas dependen de la organización, la jurisdicción, el producto y el nivel de riesgo.

Las pruebas de identidad pueden incluir documentos emitidos por las autoridades, la verificación biométrica y la detección de vida. Las organizaciones también pueden recurrir a fuentes de datos de terceros de confianza, como los registros públicos u otras bases de datos fiables, para corroborar la información facilitada por el cliente.

Las señales relacionadas con el dispositivo y el contexto pueden aportar una nueva perspectiva. Las características del dispositivo, la información de IP y de red, el comportamiento de la sesión y los patrones de interacción del usuario con una aplicación pueden ayudar a identificar anomalías que no necesariamente se detectarían con una simple comprobación de documentos. Por ejemplo, la presencia de varias aplicaciones asociadas al mismo dispositivo o cambios inusuales en la ubicación y el comportamiento de la sesión pueden justificar una investigación adicional cuando se analizan junto con otros indicadores de riesgo.

Ninguna señal por sí sola ofrece una visión completa del riesgo. La combinación de pruebas de identidad con información contextual, conductual y externa permite a las organizaciones tomar decisiones más fundamentadas e introducir medidas de verificación adicionales cuando las pruebas lo justifiquen.

Cómo puede ayudarte Microblink

Como uno de los principales proveedores de soluciones KYC, Microblink está a la vanguardia del KYC automatizado. Nuestra solución BlinkID ayuda a organizaciones como la suya a garantizar que las personas son quienes dicen ser gracias a nuestras tecnologías de escaneo y verificación de documentos. 

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