Fraudes financieros en México: robo de identidad e IA ponen en alerta a bancos y fintechs rumbo a 2027
Los fraudes financieros en México están evolucionando rápidamente. Mensajes falsos, robo de identidad, cuentas creadas con datos manipulados y nuevas herramientas de inteligencia artificial están haciendo que detectar una operación fraudulenta sea cada vez más complicado.
El problema podría convertirse en uno de los principales retos para bancos, fintechs, SOFOMES y otras instituciones de crédito en México durante 2027, especialmente mientras más trámites financieros migran completamente a canales digitales.
Resumen clave
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México registró más de 35 mil reclamaciones por posible fraude financiero entre enero y mayo de 2026.
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Las reclamaciones aumentaron 18% en banca múltiple.
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En SOFOMES el incremento alcanzó 49%.
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La creación de cuentas digitales es uno de los puntos de mayor riesgo de fraude.
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El uso de identidades sintéticas e inteligencia artificial complica su detección.
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Bancos y fintechs están recurriendo a sistemas que analizan identidad, dispositivos y comportamiento digital.
¿Cuánto han aumentado los fraudes financieros en México?
Los datos muestran que el problema ya tiene una escala importante.
De acuerdo con CONDUSEF, entre enero y mayo de 2026 se registraron 35,762 reclamaciones relacionadas con un posible fraude financiero.
En comparación con el mismo periodo de 2025, las reclamaciones aumentaron alrededor de 18% en banca múltiple, mientras que en las SOFOMES crecieron aproximadamente 49%.
La propia CONDUSEF también ha advertido sobre el aumento de intentos de fraude mediante SMS, aplicaciones de mensajería y enlaces falsos utilizados para obtener información bancaria o apropiarse de la identidad de las víctimas.
¿Por qué los fraudes digitales son cada vez más difíciles de detectar?
El problema ya no se limita a una tarjeta robada o una contraseña comprometida.
Los delincuentes pueden combinar información real con datos manipulados para crear lo que se conoce como una identidad sintética.
Por ejemplo, podrían utilizar un nombre auténtico acompañado de un número telefónico, correo electrónico, dispositivo o comportamiento digital construido específicamente para superar los controles de una institución financiera.
A escala global, TransUnion encontró que 8.3% de los intentos de creación de cuentas digitales durante 2025 fueron considerados sospechosos de fraude.
Esto convierte al momento de abrir una cuenta o solicitar un producto financiero en una de las etapas más vulnerables del proceso digital.
La inteligencia artificial también está cambiando el fraude
La IA está haciendo más sofisticados algunos ataques.
Un reporte de Sumsub encontró un aumento de 180% en los fraudes de identidad considerados sofisticados entre 2024 y 2025. En concreto, las operaciones de varias etapas pasaron de representar aproximadamente 10% a 28% de los casos de fraude de identidad analizados.
Esto incluye esquemas que pueden combinar falsificación de documentos, ingeniería social, identidades manipuladas y herramientas generativas.
Por esta razón, revisar únicamente documentos o consultar un buró de crédito podría no ser suficiente en todos los casos.
Cómo pueden detectar fraude los bancos y fintechs
Las instituciones financieras están comenzando a combinar distintas señales antes de aprobar una solicitud.
Además del historial crediticio y los procesos tradicionales de KYC (Know Your Customer), se pueden analizar elementos como:
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antigüedad y consistencia de un correo electrónico;
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historial de números telefónicos;
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dispositivo utilizado;
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comportamiento durante una solicitud;
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identidad digital;
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patrones asociados con solicitudes fraudulentas.
La empresa europea AdviceRobo, por ejemplo, utiliza modelos de inteligencia artificial para combinar señales de identidad, comportamiento y confianza digital y generar puntuaciones de riesgo.
Según Tomás Voticky, Country Manager de AdviceRobo en México, uno de los desafíos es evitar que controles antifraude excesivamente estrictos terminen rechazando a clientes legítimos que simplemente tienen poco historial crediticio.
Esto resulta especialmente relevante para personas consideradas “no-hit”, es decir, consumidores con poca o ninguna información disponible en los sistemas tradicionales de crédito.
¿Qué es el “shadow mode” para detectar fraude?
Antes de implementar un nuevo sistema antifraude, algunas instituciones pueden probarlo sin modificar las decisiones reales que toman sobre sus clientes.
A este procedimiento se le conoce como shadow mode.
El sistema analiza las solicitudes en paralelo con los controles existentes, pero sus resultados no determinan automáticamente si se aprueba o rechaza un crédito.
De esta manera, un banco o fintech puede comparar cuántos fraudes adicionales detectaría la nueva tecnología y, al mismo tiempo, medir cuántos clientes legítimos podrían marcarse incorrectamente como sospechosos.
El gran reto para 2027: detener el fraude sin complicar el crédito
La batalla contra el fraude financiero tiene una dificultad adicional: agregar demasiados controles puede convertir la solicitud de una cuenta o préstamo en un proceso lento y frustrante.
Por eso, el objetivo para bancos, SOFOMES y fintechs no será simplemente bloquear más operaciones, sino identificar mejor cuáles representan realmente un riesgo.
De cara a 2027, la combinación de inteligencia artificial, análisis de comportamiento, identidad digital y datos crediticios probablemente tendrá un papel cada vez mayor en la forma en que las instituciones mexicanas deciden quién puede abrir una cuenta o recibir un crédito.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos fraudes financieros hay en México?
CONDUSEF recibió 35,762 reclamaciones relacionadas con posible fraude entre enero y mayo de 2026.
¿Cuál es uno de los fraudes financieros que más preocupa?
El robo o manipulación de identidad continúa siendo uno de los grandes riesgos, especialmente al abrir cuentas o solicitar créditos digitalmente.
¿Qué es una identidad sintética?
Es una identidad creada mediante una combinación de información real y datos inventados o manipulados con el objetivo de hacerse pasar por una persona legítima.
¿Puede la inteligencia artificial detectar fraudes?
Sí. Los sistemas modernos pueden combinar información sobre dispositivos, comportamiento, correos electrónicos, teléfonos e identidad digital para identificar patrones de riesgo que podrían no detectarse mediante revisiones tradicionales.