Deepfakes: La nueva amenaza digital que pone en jaque la seguridad de los sistemas bancarios

Los deepfakes, creados con inteligencia artificial, están siendo usados para fraudes bancarios, suplantando identidades y desafiando la seguridad financiera con técnicas cada vez más sofisticadas.
Deepfakes en la banca
Deepfakes y fraudes financieros: Una amenaza silenciosa que desafía la seguridad bancaria global
Deepfakes en la banca
Deepfakes y fraudes financieros: Una amenaza silenciosa que desafía la seguridad bancaria global

Gabriela Loor

Redacción ED.

Gabriela Loor

Redacción ED.

María Gabriela Loor Intriago, 37 años de edad, nacida en Portoviejo el 15 de febrero de 1988. Lice... Ver más

Un deepfake es un video, audio o imagen creado mediante inteligencia artificial (IA), específicamente con técnicas de aprendizaje profundo que imita de manera realista la apariencia o voz de una persona.

Esta tecnología permite generar contenido donde alguien parece decir o hacer cosas que nunca ocurrieron. Aunque inicialmente se usó para fines creativos o educativos, su aplicación en actividades delictivas, como los fraudes bancarios, ha encendido las alarmas en el sector financiero.

En los últimos años, el desarrollo de la IA ha hecho que los deepfakes sean casi indistinguibles de la realidad. Los delincuentes aprovechan esta precisión para manipular videollamadas, audios o videos, logrando engañar tanto a empleados bancarios como a sistemas automatizados.

El impacto de esta tecnología en la banca es significativo, ya que los sistemas de verificación basados únicamente en biometría, como reconocimiento facial o de voz, pueden ser vulnerados.

Fraudes bancarios: Cómo operan los deepfakes

Los delincuentes utilizan deepfakes para suplantar identidades de directivos, funcionarios o clientes. Por ejemplo, en una videollamada falsa, un estafador puede hacerse pasar por un alto ejecutivo para ordenar transferencias millonarias.

De manera similar, audios manipulados se emplean para solicitar información confidencial o aprobar operaciones. En algunos casos, los sistemas automatizados de autenticación biométrica han sido engañados por estas falsificaciones, lo que facilita el acceso no autorizado a cuentas bancarias.

Según reportes del sector financiero en 2025, los casos de fraudes con deepfakes han aumentado, afectando a bancos en múltiples países. La facilidad para generar este contenido con herramientas de IA accesibles ha amplificado el problema, haciendo que los ataques sean más frecuentes y sofisticados.

La falta de preparación en algunas instituciones financieras agrava la situación, ya que los empleados pueden no estar capacitados para identificar estas falsificaciones.

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Medidas para prevenir fraudes con deepfakes

Para combatir esta amenaza, los expertos recomiendan varias estrategias. La verificación por múltiples canales es clave: cualquier instrucción recibida por video o audio debe confirmarse mediante una llamada directa o un correo oficial. Además, la autenticación multifactor, que combina biometría con contraseñas o tokens, reduce el riesgo de accesos no autorizados.

La capacitación constante de empleados y clientes es esencial. Los bancos deben educar sobre cómo detectar señales de deepfakes, como inconsistencias en el tono de voz o movimientos faciales.

También se aconseja sospechar de lo inesperado: cualquier solicitud urgente o inusual debe verificarse, incluso si parece provenir de una fuente confiable.

Un desafío tecnológico en constante evolución

El avance de la inteligencia artificial impulsa tanto la creación de deepfakes como las soluciones para detectarlos. Los bancos están invirtiendo en tecnologías de detección de falsificaciones, como análisis de patrones en videos o audios. Sin embargo, los delincuentes también mejoran sus métodos, lo que genera una carrera constante entre la seguridad y el fraude.

En el ámbito financiero, la prevención es fundamental. Conocer los riesgos de los deepfakes y adoptar medidas de seguridad robustas puede marcar la diferencia entre una transacción segura y un fraude devastador.

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