Saltar al contenido
Guapacho.com

El fraude de identidad se duplicó en las criptomonedas y la banca

20 marzo, 2023

Sumsub, una plataforma de verificación global que proporciona soluciones personalizables de KYC, KYB, monitoreo de transacciones y AML para todo el viaje del cliente, publicó recientemente su segundo Informe de Fraude de Identidad del año, estudiando las tendencias y estadísticas de fraude basadas en millones de verificaciones de identidad en 21 industrias y más de 500,000 casos de fraude entre 2021-2022.

7 conclusiones principales del Informe de Fraude de Identidad de Sumsub:

  • El 55.8% de todos los fraudes de identidad se producen en 5 países, con un 5.1% solo en Estados Unidos.
  • Los deportes electrónicos tienen la mayor incidencia de fraude con una cuota del 2.9% del total de casos.
  • Tanto las criptomonedas como la banca experimentaron un aumento de casi el doble en el fraude de identidad en 2022.
  • El fraude en los pagos aumentó un 40% en 2022.
  • Los carnés de identidad son el tipo de documento más falsificado en 2022.
  • En 2022, el 79% de todos los documentos falsificados utilizaron personajes masculinos.
  • Las falsificaciones profundas son cada vez más avanzadas y crecen en popularidad.

Tendencias de fraude en varios sectores

Sumsub destaca que el fraude dirigido al sector de las criptomonedas se ha duplicado, pasando del 0.7% de todos los casos de fraude al 1.5%, aproximadamente. Del mismo modo, la banca ha visto un crecimiento de casi el 100% en los casos de fraude, mientras que el comercio electrónico ha visto un aumento de trece veces en la proporción de fraude (del 0.1% de todos los casos en 2021 al 1.3% en 2022).

El fraude en las transacciones en 2022

Los defraudadores están especialmente interesados en utilizar tarjetas bancarias robadas, dirigiéndose principalmente a los sectores de servicios financieros, comercio electrónico y juegos de azar. El 3.6% de todos los ingresos del comercio electrónico en 2022 han sido robados por los estafadores. El fraude en los pagos creció un 40% de 2021 a 2022, aumentando significativamente la cuota de este tipo de fraude en todo el mundo. Así que no es de extrañar que el 46% de los comerciantes de pago ahora prioricen la prevención de las devoluciones de cargos ilegales.

«A medida que el fraude en las transacciones aumenta y evoluciona rápidamente, la necesidad de salvaguardar su negocio es mayor que antes, y la forma de hacerlo es implementando una solución avanzada de monitoreo de transacciones y gestión de riesgos que verifica los datos de KYC del usuario y la información de las transacciones para prevenir el fraude, tal como lo hace la solución KYT de Sumsub», – comenta Vyacheslav Zholudev, cofundador y CTO de Sumsub.

Los esquemas de fraude más populares y las tendencias de comportamiento

En 2022, los principales vectores de fraude son la apropiación de cuentas (obtener acceso ilegítimo a la cuenta de otra persona), la multicontabilidad (registrar más cuentas de las permitidas), el fraude de devolución de cargos (plantear disputas falsas con el banco) y la suplantación biométrica (utilizar máscaras de apariencia real, deepfakes y otros métodos avanzados).

Sumsub descubrió que los sitios web están siendo atacados con mayor frecuencia en 2022, mientras que los vectores de ataque a las aplicaciones móviles no son tan populares. Aun así, el número de casos sigue creciendo tanto para las aplicaciones móviles como para las web. En cuanto a los sistemas operativos a los que se dirigen los defraudadores, este año Android amplió su ventaja, viendo un 0.4% más de fraude que iOS, frente a una diferencia del 0.1% en 2021.

Las estadísticas de género sobre el fraude de identidad sugieren que los documentos masculinos constituyen la mayoría de las falsificaciones. Esta diferencia se ha ampliado aún más en 2022, alcanzando el 79% frente al 72% de 2021.

Las imágenes manipuladas pasan de moda, los deepfakes avanzados aumentan

Según los análisis de Sumsub, los estafadores han desarrollado una tecnología de deepfake más avanzada que es excepcionalmente difícil de distinguir de la realidad. Los defraudadores ya no se basan en ataques flagrantes como imágenes impresas, pantallas de teléfono, etc. Ahora, casi todos los intentos de eludir la verificación se realizan con la ayuda de deepfakes cuidadosamente elaborados y de identificaciones fabricadas que requieren una sólida tecnología antifraude para ser detectadas.

Dado que la tecnología contra el fraude avanza rápidamente, el reconocimiento de patrones se está convirtiendo en algo imprescindible para atrapar a los defraudadores a tiempo. Esto incluye el análisis del comportamiento, que puede indicar si una persona dedica demasiado tiempo (o demasiado poco) a un cheque.

Predicciones para 2023

Los expertos en IA/ML de Sumsub ven las deepfakes como una amenaza creciente que continuará en 2023. A medida que la generación de imágenes y las tecnologías de IA estén más disponibles, los defraudadores serán más avanzados. Al mismo tiempo, las empresas tendrán más herramientas a su disposición para prevenir el fraude.

«En 2023, esperamos que los países en desarrollo lideren las tablas de fraude debido a la vulnerabilidad de los documentos locales. También es probable que las industrias de criptomonedas, comercio y comercio electrónico reciban el mayor golpe de los delincuentes que utilizan herramientas de fraude avanzadas. Estar al día con los recientes desarrollos antifraude será crucial para las empresas que operan en línea», – dice Vyacheslav Zholudev, cofundador y CTO de Sumsub.

El informe anual de Sumsub sobre el fraude de identidad para 2022 está disponible para su descarga en este enlace: https://sumsub.com/fraud-report-2022/

Nota sobre la metodología de investigación de Sumsub

La investigación de Sumsub se llevó a cabo entre 2021 y 2022 con un enfoque en las tendencias globales de fraude. El estudio se basa en estadísticas de verificación anónima de millones de usuarios de 21 sectores de todo el mundo, con más de 500.000 casos de fraude estudiados, comparados año tras año entre 2021 y 2022. Todos los datos se recogen de fuentes internas y se apoyan en un análisis detallado de los expertos en IA/ML de la empresa.