Confianza

La verificación de identidad a distancia se basa ahora en la captura de documentos, la verificación mediante selfies y la comparación facial automatizada a gran escala. Los procesos tradicionales de KYC y la comparación facial básica se diseñaron para confirmar el parecido y la autenticidad de los documentos, no para demostrar que la imagen captada por la cámara es auténtica o que el material enviado no ha sido alterado sintéticamente. El NIST ahora

El «mejor ABIS» es aquel que garantiza la fiabilidad de las decisiones de identidad cuando el volumen se dispara: registros nacionales, sistemas fronterizos y procesos de alta digital que deben verificar a los usuarios en cuestión de segundos. Un sistema automatizado de identificación biométrica permite tanto la verificación (1:1) como la identificación (1:N) al almacenar y cotejar datos biométricos a velocidad operativa. Detectar

A medida que las instituciones financieras y los gobiernos digitalizan sus servicios, el robo de identidad se ha convertido en uno de los principales riesgos empresariales. Los ciberdelincuentes utilizan ahora «deepfakes» basados en IA e identidades sintéticas para eludir las medidas de seguridad tradicionales. Por lo tanto, un software sólido de protección contra el robo de identidad debe combinar detección avanzada (análisis de la dark web, análisis de anomalías mediante IA), autenticación sin contraseña o compatible con FIDO y controles de cumplimiento rigurosos. Los principales

La autenticación biométrica en el propio dispositivo, que utiliza el smartphone o la tableta del cliente para verificar su identidad mediante sensores biométricos de huellas dactilares, reconocimiento facial u otros, se ha convertido en una estrategia clave para garantizar la seguridad de la banca móvil. A diferencia de los sistemas tradicionales de contraseña de un solo uso (OTP) o de los sistemas del lado del servidor, la biometría en el propio dispositivo almacena las plantillas confidenciales en el dispositivo del usuario, lo que reduce el riesgo de fraude.

Los deepfakes —imágenes, vídeos o audios generados por IA que imitan a personas reales— amenazan la confianza digital en los sectores de la tecnología financiera, la banca, la administración pública y los seguros. Los estafadores más sofisticados utilizan los deepfakes para llevar a cabo phishing por voz o vídeo, robo de identidad y suplantación de identidad, lo que socava la confianza de los usuarios y la credibilidad de las empresas. Las organizaciones deben implementar herramientas de detección en tiempo real e impartir formación a sus empleados para mitigar estos riesgos.