Banking Tech Summit Honduras 2026: el enfoque pragmático de la identidad frente al fraude bancario
- Luisa Velásquez
- 11 jul
- 3 min de lectura
Oliver Quixchan, Sales Engineering Manager para AppGate, abordó este desafío desde una perspectiva disruptiva y orientada a los procesos bajo la premisa de que "la batalla por la identidad tradicional se está perdiendo" debido a la facilidad con la que los usuarios entregan sus datos.
En el marco del Banking Tech Summit Honduras 2026, Quixchan propuso un giro pragmático hacia la confianza digital, donde la tecnología y los procesos se fusionen para proteger al cliente, incluso de sus propios descuidos, unificando las áreas de seguridad, prevención de fraude y desarrollo de negocio.
La desconexión procedural: El principal enemigo interno
Uno de los puntos críticos de la ponencia fue la preocupante falta de alineación que existe dentro de las organizaciones bancarias. De acuerdo con el especialista, mientras los departamentos de seguridad y prevención alertan constantemente a los usuarios para que no divulguen contraseñas o tokens, las áreas comerciales y de mercadeo lanzan campañas masivas utilizando dinámicas vulnerables, como códigos QR en pasillos públicos que solicitan de inmediato información sensible.
"Hay una desconexión en el mensaje y en los procedimientos. Por un lado, le decimos al cliente que no entregue sus datos, y por el otro, se los estamos pidiendo en dinámicas comerciales sin un entorno seguro", señaló Quixchan.
Esta falta de coherencia fragmenta la experiencia del usuario y eleva drásticamente los costos operativos. El impacto del fraude va mucho más allá de la pérdida económica transaccional; según datos globales, el costo real puede ser hasta 5.1 veces mayor si se contemplan los recursos destinados a la investigación, las tasas de interés devueltas y, la consecuencia más grave de todas, la pérdida definitiva del cliente. Ganar un cliente nuevo es altamente costoso para que el negocio lo pierda por una gestión deficiente ante un reclamo menor.
El ecosistema criminal opera hoy bajo un modelo corporativo altamente eficiente conocido como Fraude como Servicio (Fraud-as-a-Service). El uso de la inteligencia artificial generativa ha democratizado el acceso a herramientas de ataque avanzadas, permitiendo la clonación perfecta de portales bancarios y la suplantación de identidad de ejecutivos en tiempo real a través de técnicas psicológicas de urgencia.
Ante este panorama, las instituciones financieras tradicionales corren con desventaja regulatoria y presupuestaria en comparación con los atacantes, quienes no enfrentan limitaciones normativas para testear tecnologías de evasión. La solución, por lo tanto, no radica únicamente en concientizar al usuario, sino en implementar un monitoreo en capas capaz de actuar antes, durante y después de cada interacción digital.
El modelo de Protección 360°: Biometría pasiva y contexto
Para contrarrestar el robo de credenciales, AppGate promueve un ecosistema de protección basado en tres momentos críticos de la experiencia digital:
Antes del inicio de sesión (Pre-login): Monitoreo constante de internet y redes para detectar y desactivar de forma inmediata la usurpación de marca y los sitios clonados (phishing). Al identificar un sitio falso en tiempo real, el banco puede bloquear preventivamente las credenciales de la víctima antes de que sean explotadas.
Durante la sesión: Implementación de biometría pasiva. Esto consiste en analizar la velocidad de navegación del usuario, la forma en que mueve el mouse, los patrones de toque (touch o scroll) en dispositivos móviles y la orientación de la pantalla. Si un atacante o un bot intenta ingresar con credenciales legítimas, el sistema detecta que el comportamiento físico no coincide con el perfil habitual del cliente y activa un reto de autenticación (como una notificación push con huella digital) en segundos.
Contexto de conexión: Evaluación minuciosa de variables técnicas como el sistema operativo, navegador utilizado, idioma de la máquina, plugins instalados y geolocalización. Desviaciones abruptas (por ejemplo, el uso de un navegador inusual o redes virtuales no recurrentes) elevan de inmediato la calificación de riesgo de la transacción.
Habilitar el negocio mediante Machine Learning
A través de algoritmos predictivos y machine learning, las plataformas modernas analizan el set de datos transaccionales e individuales de cada cliente. Esto permite que el sistema diferencie entre transacciones cotidianas y movimientos anómalos (como una transferencia inusualmente alta a una cuenta nueva).
Lejos de convertirse en un freno para el usuario, este enfoque pragmático busca habilitar nuevos productos financieros, tales como el open banking, inversiones en bolsa o el mercado de ETFs directamente desde las plataformas bancarias locales. Al construir una base de confianza digital invisible y robusta, la banca no solo frena el fraude en tiempo real, sino que abre la puerta a un portafolio de innovación cross-industria sin fricciones para el cliente.
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