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Cómo evolucionará la gestión del riesgo financiero en 2026: Lynx

La digitalización acelerada y el auge de los pagos instantáneos redefinieron las estrategias de detección de fraude y gestión de riesgo en Latam.

Redação Portal ERP
26 nov 2025
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4 min de lectura
Cómo evolucionará la gestión del riesgo financiero en 2026: Lynx

Julio Monseco, director de servicios profesionales en Lynx. Foto: Lynx. Portal ERP LATAM.

El 2025 fue un año marcado por la sofisticación de las amenazas financieras y el aumento de la presión regulatoria. De acuerdo con el análisis de Lynx, empresa reconocida en tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML), los comercios y las instituciones financieras latinoamericanas enfrentaron una creciente complejidad en la detección de fraude, el cumplimiento normativo en materia de prevención de lavado de dinero (AML) y la identificación de mulas bancarias, en un entorno definido por la digitalización acelerada y el auge de los pagos instantáneos.

Durante el año, los comercios y entidades de la región priorizaron la reducción del fraude y los contracargos, aunque enfrentaron desafíos crecientes: más del 80% de las entidades reportó limitaciones tecnológicas y de datos para optimizar sus sistemas antifraude, mientras que el 57% registró un aumento en los casos de abuso de políticas o devoluciones falsas, según el 2025 Global eCommerce Payments And Fraud Report.

Los defraudadores actúan hoy en redes altamente organizadas. Ya no hablamos de individuos que roban una tarjeta o contraseña, sino de estructuras criminales que operan como empresas, con funciones especializadas y tecnologías avanzadas, señaló Julio Monseco, director de servicios profesionales en Lynx.

El auge de los pagos en tiempo real (RTP) amplió la superficie de ataque y potenció nuevas modalidades de fraude. La persistencia de procesos manuales en la gestión de disputas sigue afectando la capacidad de respuesta de las instituciones, mientras que el uso de credenciales comprometidas y bots automatizados se consolidó como la base del fraude digital, generando pérdidas millonarias en la región.

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A esto se suma el incremento de las operaciones con mulas bancarias, donde redes criminales reclutan a estudiantes y usuarios inadvertidos para mover fondos ilícitos mediante transferencias instantáneas, una práctica que seguirá creciendo si no se refuerzan las capacidades de detección transaccional.

De acuerdo con Lynx, el próximo año traerá una evolución en la gestión del riesgo financiero. Estas son las principales tendencias para 2026:

  • Integración de ciberseguridad, fraude y AML: los bancos comenzarán a operar bajo un marco unificado de riesgo de crimen financiero, eliminando los silos entre áreas y sistemas.
  • IA adaptativa en tiempo real: modelos de inteligencia artificial analizarán simultáneamente señales transaccionales, comportamiento de usuario y flujos de fondos para prevenir el fraude en milisegundos.
  • Mayor responsabilidad de los bancos ante pérdidas en pagos instantáneos: los reguladores latinoamericanos podrían adoptar marcos inspirados en PSD2 y autenticación reforzada del cliente (SCA).
  • Fraude con tarjeta y RTP bajo presión: con el fraude con tarjeta aún 97% más alto en LATAM que en EE. UU., según PCMI, los pagos en tiempo real se expanden como alternativa, pero con nuevos riesgos que requerirán protección avanzada.
  • Brasil como laboratorio regional: el fraude por pago autorizado (APPF) superó los 380 millones de dólares en pérdidas y podría crecer 40% hacia 2028, según ACI Worldwide, impulsando nuevas normas de seguridad en toda la región.

Estamos entrando en una etapa en la que la velocidad de los pagos exige la misma velocidad en la detección, y esa capacidad solo será real si las instituciones rompen los silos y comienzan a integrar inteligencia desde todos los rincones de la organización, para que lo que hoy detectan por separado, fraude, AML, ciberdelicuencia, se convierta en una visión unificada orientada a la prevención. Las instituciones que consoliden esa inteligencia y adopten modelos de IA adaptativos no solo mitigarán pérdidas, sino que estarán mejor posicionadas para anticiparse a amenazas que se mueven a la misma velocidad que el dinero digital, concluyó Julio.

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