PD2000 llega a Latam para los creadores de contenido
¿Quien mueve el dinero sucio? Este oscuro eslabón del fraude financiero sigue creciendo gracias a la ingeniería social y la desinformación. Pero la Inteligencia Artificial promete ponerle freno.
¿Sabías que el 90% de los pagos relacionados con el fraude financiero acaban en una cuenta bancaria facilitada por las “mulas”? Este dato, recogido por la firma de ciberseguridad Lynx Tech, debería hacernos frenar en seco. Porque si creías que los grandes robos digitales eran ejecutados solo por hackers encapuchados, es hora de mirar más cerca: en muchos casos, el dinero pasa por manos aparentemente inocentes.
Las “mulas del dinero” —o money mules— son personas que permiten (consciente o inconscientemente) que sus cuentas bancarias se utilicen para mover fondos provenientes de actividades ilícitas. A menudo, son reclutadas a través de estafas de empleo, relaciones románticas falsas o promesas de ingresos rápidos. Y lo más alarmante: muchos ni siquiera saben que están cometiendo un delito.
¿Estamos preparados para escalar la IA en toda la organización?
Aquí es donde la conversación se vuelve estratégica. Porque si bien los casos de uso como el de las money mules son ilustrativos, el verdadero reto está en llevar estas capacidades de forma transversal a toda la empresa: desde Finanzas hasta Recursos Humanos, desde Marketing hasta Atención al Cliente.
La IA ya no es solo un experimento en un departamento aislado. Es momento de integrarla como una palanca de ventaja competitiva.
Desde The Standard CIO queremos invitarte a la sesión de apertura de nuestras Jornadas Digitales 2025, titulada: Avances de la IA en la lucha contra el fraude financiero. ¿Cómo detectar fraudes con un 35% más de eficacia? Regístrate aquí.
¿Un problema de escala? Más bien de sistema
El fenómeno de las money mules no es anecdótico. Solo en España, Europol ha identificado más de 1.800 casos en los últimos años, y la tendencia va en aumento. Lynx Tech advierte que este delito “permite a los estafadores lavar su botín y desaparecer”, dificultando el rastreo del dinero robado en fraudes BEC (Business Email Compromise), phishing o suplantación de identidad.
Y el problema no es solo técnico: es humano. La mayoría de las campañas de reclutamiento se basan en la manipulación emocional, utilizando redes sociales, apps de mensajería o incluso portales de empleo legítimos. ¿El objetivo? Convencer a alguien de que ayudar transfiriendo dinero es una “tarea administrativa”, no un crimen financiero.
La IA entra en escena (y por fin con resultados)
Ante un problema tan capilar y complejo, la Inteligencia Artificial ofrece una respuesta robusta. Soluciones como la de Lynx Tech, que combina IA con modelos de red y machine learning, permiten detectar patrones de comportamiento en cuentas bancarias que coinciden con los de las mulas del dinero.
¿Qué significa esto en la práctica? Que ya no basta con analizar transacciones individuales. Las plataformas de IA pueden identificar relaciones ocultas entre cuentas, movimientos sospechosos en cadena o anomalías en horarios y montos. De hecho, el sistema de Lynx Tech ha demostrado ser capaz de detectar mulas incluso cuando no tienen antecedentes, ni aparecen en listas negras previas. Por ello, Alyssa Iyer, Directora Prevención de Lavado de Dinero de Lynk Tech y Rogerio Freitas, Managing Director de Lynx Tech en Brasil, nos acompañarán en la sesión del Lunes 26 de mayo para juntos descubrir qué son los Modelos Adaptativos Diarios (DAMs) y cómo están revolucionando la seguridad financiera.
Más aún: sus modelos se entrenan continuamente con nuevos datos y aprenden de los intentos de evasión, logrando una tasa de detección de fraudes significativamente superior a los sistemas tradicionales basados en reglas fijas.
