IA para instituciones financieras

IA para instituciones financieras, KYC para bancos y financieras, Onboarding

Fraude de identidad por la inteligencia artificial

Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Obtén una demo Fraude de identidad por la Inteligencia Artificial en México KYC para bancos y financieras, Onboarding August 2, 2024 En nuestro portal, hemos dedicado varios artículos a exponer cómo la inteligencia artificial está cambiando el estatus quo de las instituciones financieras. Generalmente hablamos de bondades que permiten facilitar la adquisición de tus productos a los usuarios, a través de canales digitales. Sin embargo, no siempre todo es una buena noticia. Con la innovación tecnológica, infortunadamente, también llegan nuevas herramientas para los criminales. Los intentos de suplantar la identidad de otra persona usando la inteligencia artificial no se hicieron esperar. Para los bancos y las Fintech, es una obligación de la que no se pueden desprender. Ante la amenaza de fraude de identidad por la inteligencia artificial, deben reforzar sus sistemas de autenticación. ¿Cómo funciona el fraude de identidad con Inteligencia Artificial? Las imágenes generadas por la inteligencia artificial son increíblemente realistas. Evidentemente existen programas que necesitan prompts muy detallados en los que se incluyen especificaciones técnicas de la cámara con que se “tomó” la foto. Algunos ejemplos a modo de broma que resultaron virales fueron las imágenes del Papa Francisco en contextos fuera de lugar. Existen páginas como “This person does not exist” que ni siquiera necesitan un prompt. Automáticamente genera rostros humanos con una calidad y realismo, que cuesta creer que no estás viendo a una persona de verdad. Actualmente existen programas especializados en generar imágenes con IA, a los que cualquier internauta puede acceder por menos de 15 dólares. Si nos detenemos a pensarlo un poco, la accesibilidad a este tipo de tecnología puede significar un riesgo del que aún desconocemos la dimensión que puede alcanzar en el futuro. ¿Qué es un Deep Fake? Un deep fake, que podríamos traducir como “falsificación profunda”, consiste en reemplazar la cara de una persona por otra, en una foto o video, con tal realismo que es imperceptible para el ojo humano. Existen deep fakes de mayor o menor calidad rondado por internet. Hoy en día, un jóven, desde su laptop puede generar deep fakes, de buena calidad, que puedes detectar sólo después de un segundo visionado y prestando atención a los detalles. Sin embargo, los profesionales pueden crear deep fakes de calidad excepcional, que son muy difíciles de detectar por un humano. Tal vez crear deep fakes por diversión cómo reemplazar actores en películas, a priori no tiene nada de malo. La amenaza llega cuando los deep fakes se utilizan para cometer delitos, como la extorsión, difamación o suplantación de identidad. El fácil acceso a esta tecnología para cualquier usuario, puede estar directamente relacionado con el incremento del fraude de identidad por la inteligencia artificial. Cifras del fraude de identidad por IA en México El Consejo Ciudadano para la Seguridad y Justicia de la Ciudad de México reportó en conferencia de prensa que, en México, los reportes de robo de identidad han incrementado en un 218%, con respecto al año anterior. Un incremento de más del 200 por ciento en menos de un año es algo que nos intriga. Si comparamos los 684 reportes del año 2022, es preocupante que en 2023 este número subió a 1, 604. ¡Lo más turbio es que este incremento está registrado hasta agosto! Es muy probable que la cifra haya aumentado a día de hoy. Los usuarios deben aprender a tomar medidas para proteger su información ya que, según el informe, los ciberdelincuentes obtuvieron la información a través de redes sociales y hackeos de celular. Amenaza para las Instituciones Financieras En palabras de Salvador Guerrero Chiprés, presidente del consejo: “Ellos acuden al robo de identidad para tramitar tarjetas de crédito o cuentas bancarias para compras no realizadas por el titular” Si un suplantador de identidad logra tramitar una tarjeta de crédito o abrir una cuenta, no sólo es un riesgo para el usuario suplantado. También para la institución financiera, ya que esta acción implicaría el incumplimiento de la Ley de Instituciones de Crédito, donde se indica que las Instituciones están obligadas a verificar la identidad de sus clientes. Este incumplimiento puede representar una sanción de hasta 15 años de prisión, o una multa de hasta cincuenta mil veces el salario mínimo general vigente. Además de las medidas de seguridad que las Instituciones financieras pueden tomar para erradicar el fraude de identidad por la inteligencia artificial, es importante que los usuarios aprendan a proteger su información. En el 90% de los casos de suplantación, el daño patrimonial para la víctima suplantada, suele rondar entre los 1,000 y 5,000 pesos, sin embargo, hay casos donde asciende hasta $90,000. Cantidades que por obvias razones, la víctima se negará a pagar. Si una víctima no logra comprobar que no tiene relación alguna con el ciberdelincuente, puede obtener hasta nueve años de prisión por considerar que otorgó su consentimiento para la suplantación. Protección para Instituciones Financieras contra la suplantación de identidad por inteligencia artificial Las entidades financieras, sobre todo aquellas que permiten el trámite de tarjetas o apertura de cuentas a través de canales digitales, tienen que usar la tecnología biométrica para protegerse de la tecnología. Contratar un servicio de reconocimiento facial con tecnología biométrica, suele ser una solución común para las instituciones. Ante la creciente calidad de los deep fakes, tienes que ser más exigente con tu proveedor de biometría. Engañar al lente de una cámara es más difícil que engañar al ojo humano, pero no es imposible. Para mitigar el riesgo es fundamental que la biometría facial cuente con un filtro anti spoofing. Este filtro, en pocas palabras, detecta en un par de segundos si existe una persona de verdad ante la cámara, o se trata de un deep fake profesional. Es una medida de seguridad para tus productos, tu institución y tus clientes. Recuerda que independiente a las multas por aparte de CNBV, una persona tiene derecho a denunciar penalmente, a toda entidad financiera que autorice productos o transacciones a su nombre, a través de un ciberdelincuente. ¡Comparte en redes! Publicación anterior Funciones Kosmos Fábrica de crédito Formularios inteligentes Validación documental Reconocimiento facial Firma digital Conexiones Open Finance Comunicación automatizada App móvil Landing page builder No-Code Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Onboarding digital Prospección

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Ley Fintech 2.0 Nueva actualización

Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Obtén una demo Ley Fintech 2.0 Nueva actualización IA para instituciones financieras June 23, 2023 Desde finales del año pasado, ya comenzábamos a escuchar sobre una posible Ley Fintech 2.0 en México. ¿Qué propone? A grandes rasgos, se proponen mejores servicios, donde “mejor” se refiere a poner mayor énfasis en la personalización y seguridad para los usuarios. Sabemos que la inclusión financiera y la digitalización radical del consumo, por la pandemia de 2020, nos pone en un panorama muy distinto al que existía en 2018. En nuestro panorama actual, los usuarios tienen tantas ofertas, que son más meticulosos en elegir los mejores productos y servicios para ellos. Incluso, aquellos que hasta hace unos años considerábamos el sector no bancarizado, comienzan a ser una pieza importante en el tablero. Hemos sido testigos de la evolución digital de los usuarios, incluso de cómo empresas con una propuesta digital innovadora y 100% enfocada en la experiencia de usuario, se posicionaron rápidamente. Es este contexto nuevo en el que vivimos, muy diferente al que teníamos cuando la Ley Fintech fue creada, y por esta razón es que se está considerando una actualización. El objetivo de la ley Fintech es beneficiar a los usuarios, para que así la industria financiera siga creciendo de forma acelerada, permitiendo a las instituciones seguir innovando y promoviendo la inclusión financiera a través de sus servicios digitales. Aún no es un hecho Han pasado 5 años desde que México fue pionero en implementar la ley Fintech, y no se había considerado un cambio. Para poner en perspectiva, ahora, en 2023, se ha alcanzado la cifra de 650 startups en el ecosistema Fintech. El crecimiento requiere mayor regulación. En pos de beneficiar a los usuarios, y a la misma industria, representantes de la Alianza del Pacífico presentaron una propuesta en materia de Open Finance, a autoridades regulatorias de países hispanoamericanos como Colombia, Chile, Perú y México. La propuesta busca implementar reglas homogéneas para Latinoamérica, para que la región pueda tener un ecosistema de finanzas más abierto. En conclusión, se puede decir que la Ley Fintech 2.0 va a traer mayor innovación. Las instituciones podrán permitirse innovar en territorios 100% regulados. ¿O tú qué piensas?. ¡Comparte en redes! Publicación anteriorPublicación siguiente Funciones Kosmos Fábrica de crédito Formularios inteligentes Validación documental Reconocimiento facial Firma digital Conexiones Open Finance Comunicación automatizada App móvil Landing page builder No-Code Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Onboarding digital Prospección en campo Proceso de reclutamiento Cumplimiento KYC Arrendamiento ©2025 Kosmos Todos los derechos reservados. Conoce nuestro Aviso de Privacidad

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Crea un ChatGPT para tu Institución Financiera

Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Obtén una demo Crea tu propio ChatGPT. Entrena un LLM. IA para instituciones financieras June 22, 2023 ¿Te suena el término LLM? LLM significa Large Language Models o grandes modelos de lenguaje. Un LLM es un algoritmo capaz de aprender de grandes y masivos conjuntos de datos. El modelo utiliza toda esa información y con ella, puede reconocer, resumir, predecir y generar texto. Estos algoritmos son capaces de mantener una conversación con un humano y resolver preguntas. Es por esta razón que algunas empresas han comenzado a entrenar LLM con información de sus propios negocios, y utilizar como un ChatGPT exclusivo de su marca para sus clientes. ¿Cómo funciona un LLM? Para que un LLM funcione correctamente necesitas datos, cantidades descomunales de datos. Para poder entrenar un gran modelo de lenguaje, necesitas tantos datos a tal magnitud cómo si fuera todo lo que se ha escrito en internet en un periodo de tiempo. Es la gran cantidad de información disponible, la que permite que un LLM como Chat GPT pueda aprender los distintos significados de una misma palabra y sus conceptos. Los grandes modelos de lenguaje utilizan todos los datos con los que fueron entrenados, y son capaces de crear contextos. Es parecido al proceso de aprender un nuevo idioma, donde entender el contexto basta para comprender la idea, sin necesidad de traducir palabra por palabra. Esta cualidad es precisamente donde está el potencial de entrenar un Chat GPT para tu negocio. ¿Qué ventajas tiene entrenar tu propio ChatGPT? Si las IA más famosas consisten en un chat con el que puedes hablar y te responde prácticamente lo que quieres, ¿Por qué no pensar en un chat de inteligencia artificial experto en tus servicios y tu empresa?  Tener una IA, capaz de entender y procesar toda la información de tu negocio, te va a ayudar en diferentes niveles, desde procesos internos y procesos con tus clientes. Puedes utilizar un LLM y convertirlo en un asistente virtual, que no sólo funciona con respuestas literales y programadas, sino que es capaz de entender la complejidad de la pregunta de un cliente, y responder con toda la información que ese cliente necesita. Un equipo de desarrollo puede ir más allá de obtener y perfeccionar su código, podrían escribir software e incluso usar el LLM para hacer que los robots realicen tareas físicas. Puedes usar un LLM en el proceso de solicitud de crédito, para detectar anomalías. Ejemplos de LLM entrenados Existen diferentes ejemplos de marcas que ya han entrenado un LLM para su beneficio. BloombergGPT Una IA experta en finanzas llegó; BloombergGPT. Un LLM de 50 mil millones de parámetros para el ámbito financiero, entrenado con 363 mil millones de tokens de datos financieros y con 345 mil millones de tokens de datos en general. Esta Inteligencia Artificial es capaz de proveer análisis, en tiempo real, de los datos financieros de Bloomberg. BloombergGPT, hasta ahora, ha superado a otros LLM entrenados en finanzas, y también sorprendió su buen desempeño en el manejo del lenguaje en general. Parte de su entrenamiento se realizó a través de Amazon Web Services. El resultado positivo de BloombergGPT nos demuestra que es posible entrenar un LLM enfocado en un tema específico. Sin embargo, recuerda que obtener un buen resultado entrenado un gran modelo de lenguaje, puede significar una gran inversión de tiempo, dinero, y lo más importante, es que cuentes con la cantidad de información necesaria. ¡Comparte en redes! Publicación anteriorPublicación siguiente Funciones Kosmos Fábrica de crédito Formularios inteligentes Validación documental Reconocimiento facial Firma digital Conexiones Open Finance Comunicación automatizada App móvil Landing page builder No-Code Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Onboarding digital Prospección en campo Proceso de reclutamiento Cumplimiento KYC Arrendamiento ©2025 Kosmos Todos los derechos reservados. Conoce nuestro Aviso de Privacidad

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LMQL: Una IA, para hablar mejor con las IA’s

Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Obtén una demo LMQL: Una IA, para hablar mejor con las IA’s IA para instituciones financieras June 19, 2023 Con la inclusión de Chat GPT en las áreas profesionales, se popularizó el término “Prompt”. Incluso se llegó a convertir en un puesto solicitado por las empresas. Sabemos que para explotar el potencial de una conversación con una inteligencia artificial, tenemos que igualar su inteligencia. A estas alturas, seguramente ya intentaste incorporar Chat GPT en tu institución financiera, ya sea para obtener ideas de marketing, o usarla para innovar en tus procesos. Es probable que las primeras veces, no obtuviste la respuesta que esperabas, no te preocupes, a todos nos pasó. Si hacemos preguntas genéricas, nos dará respuestas genéricas. De ahí nace la necesidad de convertirse en un experto en prompts, o comandos, para interactuar con los grandes modelos de lenguaje. Con esta necesidad llega LMQL. ¿Qué es LMQL? LMQL significa “Lenguaje de consulta para modelos de lenguaje”, y es una plataforma desarrollada por investigadores de ETH Zurich. LMQL se creó para tener una interacción más fácil y segura con modelos de lenguaje como Chat GPT. LMQL es útil para indicar tareas más complejas a un modelo de lenguaje. Con consultas simples, basta usar lenguaje humano, como una pregunta o indicación, pero para requerimientos complejos y específicos hay que instruir al modelo. LMQL combina el lenguaje humano y el lenguaje de programación para obtener los mejores resultados en tareas complejas. Imagen tomada de https://lmql.ai/ En otras palabras, lo que hace LMQL es entender tu orden, o “prompt”, y lo parafrasea en otro prompt más específico y diseñado para que Chat GPT pueda entender mejor tu idea original. De esta manera, puedes explotar todo el potencial de Chat GPT sin tomarte minutos, o incluso horas, probando diferentes prompts hasta encontrar la respuesta que esperas. Interactuar con la IA no siempre es tan fácil La gran innovación de chat GPT, fue precisamente ser un chat, ya que permitió que personas sin conocimientos en programación, sean capaces de interactuar con el modelo de lenguaje a través de preguntas. Esta interacción suele funcionar bien para todos, sin embargo, hay veces donde el modelo no comprende bien las preguntas y las respuestas no son satisfactorias. Cuando esto sucede, los usuarios suelen pedir otra respuesta al modelo, cambiar su pregunta o dar información adicional. Estas acciones pueden tomar demasiado tiempo y aun así, es probable que no llegue al resultado deseado. En otras palabras, lo que hace LMQL es entender tu orden, o “prompt”, y lo parafrasea en otro prompt más específico y diseñado para que Chat GPT pueda entender mejor tu idea original. De esta manera, puedes explotar todo el potencial de Chat GPT sin tomarte minutos, o incluso horas, probando diferentes prompts hasta encontrar la respuesta que esperas. Imagen tomada de https://lmql.ai/ ¡Comparte en redes! Publicación anteriorPublicación siguiente Funciones Kosmos Fábrica de crédito Formularios inteligentes Validación documental Reconocimiento facial Firma digital Conexiones Open Finance Comunicación automatizada App móvil Landing page builder No-Code Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Onboarding digital Prospección en campo Proceso de reclutamiento Cumplimiento KYC Arrendamiento ©2025 Kosmos Todos los derechos reservados. Conoce nuestro Aviso de Privacidad

Escalar negocios financieros, IA para instituciones financieras

MatchGPT: La IA que reinventa las relaciones B2B en el sector financiero

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IA para instituciones financieras, KYC para bancos y financieras

¿Cómo usar la IA para combatir el fraude de identidad?

Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Inicio Funciones Diseña tu propio workflow Formularios Inteligentes Validación documental Biométricos Firma digital Conexiones Comunicación automatizada App móvil Landing Page Builder Casos de uso Colocación de crédito Apertura de cuentas Proceso de reclutamiento KYC Onboarding digital Arrendamiento Prospección en campo Contacto Blog Obtén una demo ¿Cómo usar la IA para combatir el fraude de identidad? IA para instituciones financieras, KYC para bancos y financieras February 21, 2023 En los últimos meses, las inteligencias artificiales, se han colocado en boca de todos o, mejor dicho, en sus teclados. Las IA se están ganando un lugar equiparable a lo que fue internet en los tempranos 2000’s, que supuso un cambio en la manera de consumir información.  Hoy en día, podemos usarla para aspectos tan críticos como combatir el fraude de identidad.        A la par que avanza la tecnología, ser humano se vuelve más fácil, ya sea para tareas cotidianas, de algo de gran magnitud como la salud. Si hablamos de tecnologías de la información, el panorama mejora. Los avances nos han permitido ahorrar mucho tiempo y recursos, por supuesto que aquí entran los procesos de contratación de servicios. ¿Cómo funciona una IA? Una inteligencia artificial básicamente es una red de algoritmos e información, programadas para actuar, o dar respuestas, como lo haría un humano. Los asistentes virtuales son un claro ejemplo de la tendencia a “humanizar” servicios digitales.  En nuestro artículo de Marketing 5.0, hablamos sobre la importancia que puede tener para un consumidor, que tus servicios cuenten con estas características.  Dentro de las múltiples opciones para aprovechar la inteligencia artificial, existe una especialmente útil para usar tus procesos de contratación. La prueba de vida es un método para asegurarte que existe una persona real ante una cámara. Este proceso es el mejor aliado que puedes tener cuando vendes servicios que requieren un mínimo de seguridad. Existen productos, o servicios, que requieren una garantía sobre la identidad de la persona, como productos financieros o bienes raíces. Para este tipo de productos, donde el fraude de identidad puede significar pérdidas monetarias, o peor, problemas legales, lo mejor es contar con una IA. Qué es la IA en una prueba de vida Imagina que tienes enfrente a dos personas. Una tiene máscara de papel con la cara de otra persona, y la otra sólo está ahí. Para los humanos, decidir cuál el rostro real resulta muy fácil. Nosotros enseñamos a nuestra inteligencia artificial a hacerlo. Lo llamamos Spoof Detection. La prueba de vida o Spoof Detection, es la función que termina de blindar la seguridad en ventas digitales. Básicamente, se encarga de comprobar que hay una persona real al otro lado de la pantalla. De la misma forma en que nosotros, los humanos, podemos detectar fácilmente una cara humana, la IA se encarga de detectar cuando no hay una persona real frente a una cámara. Existen 4 tipos de ataques de identidad que podemos evitar. Tipos de fraudes de identidad que puedes mitigar con IA Replay Attack Este tipo de fraude consiste en reproducir un video frente a la cámara. Este video intenta simular ser la persona que contrata. Si el software no cuenta con los algoritmos necesarios, puede dar como válido ese video, sólo con reconocer una figura humana.   Face Mask 2D Otro tipo de ataque es print attack, que consiste en usar una máscara impresa, con la cara de la persona que se pretende simular. Hacer esto frente a un software sin los algoritmos necesarios, detectará como rostro válido, aunque sea una impresión de papel, parecido a los filtros de aplicaciones que sólo detectan la morfología de la cara. Print Attack Este ataque consiste en utilizar una fotografía impresa de la persona, y colocarla frente a la cámara, para tratar de engañar al software con su figura. Parecido al anterior, si tu software sólo detecta morfologías, es probable que reconozca la fotografía como si fuera una persona.  Deep Fake Consiste en crear imágenes de caras, que pueden ser reales o no, de manera artificial. Estas imágenes son usadas para hacerse pasar como una persona. Es sorprendente el realismo que un Deep Fake puede tener, pero con los algoritmos correctos, puede detectarse a tiempo que es una persona falsa. Incorpora la IA a tus procesos de contratación Contar con una IA disponible para tus procesos, capaz de defenderte del fraude de identidad, puede parecer meses de desarrollo, o costos extraordinarios. Mantener tu proceso seguro y libre de fraude de identidad está al alcance de un click. ¿Te gustaría ponerlo a prueba? ¡Solicita una DEMO! Incorpora la IA a tus procesos de contratación Contar con una IA disponible para tus procesos, capaz de defenderte del fraude de identidad, puede parecer meses de desarrollo, o costos extraordinarios. Mantener tu proceso seguro y libre de fraude de identidad está al alcance de un click. ¿Te gustaría ponerlo a prueba? ¡Solicita una DEMO! ¡Comparte en redes! 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