Las nuevas tecnologías se vuelven esenciales para frenar las cuentas mula en la banca digital. Algoritmos avanzados detectan patrones anómalos ligados a fraudes, como redes que mueven dinero robado tras un phishing. Por ello, adquirir servicios especializados de prevención resulta cada vez más imprescindible.
En general, las pérdidas por fraudes y estafas financieras siguen en aumento. Además, este repunte ya capta la atención de las fuerzas del orden, del sector privado y de los legisladores.
La detección de cuentas mula avanza gracias a soluciones que analizan transacciones en tiempo real y alertan sobre comportamientos inusuales. Estas herramientas permiten cortar operaciones sospechosas antes de que escalen.
Cuentas mula en la banca
El fraude abarca prácticas como declaraciones falsas, deshonestidad y engaño. Además, aunque los términos fraude y estafa suelen confundirse, la estafa describe un esquema que induce a una persona a entregar dinero o datos personales. Estas tácticas adoptan múltiples formas, desde estafas románticas hasta phishing, delitos de impago y fraudes de inversión o soporte técnico.
Una variante más es una cuenta mula. Se trata de una cuenta bancaria utilizada por terceros para mover o esconder dinero ilícito. En muchos casos, el titular es engañado para prestar o vender su cuenta. De esta manera, los delincuentes blanquean fondos, dificultan el rastreo y facilitan operaciones fraudulentas.
Blanquear fondos implica ocultar el origen ilegal del dinero mediante operaciones financieras diseñadas para aparentar legitimidad. Para lograrlo, los delincuentes mueven, transforman o integran esos recursos en la economía formal, reduciendo su trazabilidad.
Finalmente, el phishing es una técnica de fraude digital que busca obtener información sensible. Los delincuentes envían correos, mensajes o enlaces que imitan entidades legítimas para robar credenciales y acceder a cuentas financieras.
Servicios especializados
A manera de ejemplo, Lynx es una compañía especializada en soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) para detección y prevención de fraude financiero.
Una herramienta relevante en el contexto: Lynx Money Mule Account Detection es una solución basada en modelos supervisados de IA, diseñada para identificar en tiempo real cuentas mula y flujos ilícitos de dinero. Para lograrlo, combina datos de transacciones entrantes y salientes con señales de comportamiento, lo que permite actuar de forma proactiva.
Las instituciones financieras enfrentan riesgos crecientes mientras las mulas de dinero blanquean fondos ilícitos, con más de 3.1 billones de dólares moviéndose por el sistema global. Por ello, resulta crucial evitar convertirse en una estadística. Lynx ofrece herramientas de IA capaces de detectar y frenar estas operaciones en tiempo real, protegiendo la rentabilidad y reforzando el cumplimiento regulatorio.
Además, Lynx ha sido reconocido como líder en prevención de estafas de última generación por Datos Insights. Sus modelos, ajustados diariamente, permiten a las instituciones financieras responder a las demandas en tiempo real y enfrentar amenazas emergentes con mayor eficacia.
Riesgos latentes
Para dimensionar el problema, basta revisar las cifras de Estados Unidos. En 2024, la Comisión Federal de Comercio (FTC) recibió 2.6 millones de denuncias de fraude y estafas, que incluyeron 12,500 millones de dólares en pérdidas reportadas.
Asimismo, el Centro de Denuncias de Delitos en Internet (IC3) del FBI registró 859,532 denuncias en 2024. Estas sumaron 16,600 millones de dólares en pérdidas, de los cuales 13,700 millones se atribuyeron exclusivamente a fraudes cibernéticos.
Estos delitos privan a las víctimas de sus ahorros, deterioran su estabilidad financiera y erosionan la confianza pública en el sistema.
El fenómeno de las mulas de dinero también escala a nivel mundial. Los grupos delictivos más sofisticados abren, comprometen o reclutan un número creciente de cuentas para blanquear fondos vinculados a fraudes en pagos push autorizados (APPF), trata de personas y narcotráfico. Para responder con eficacia, las instituciones financieras necesitan capacidades en tiempo real que permitan detectar y frenar de inmediato estas actividades ilegales.
Consecuencias de la inacción
Los sistemas de detección obsoletos generan altos niveles de falsos positivos y exponen a las organizaciones a riesgos regulatorios significativos, según Lynx. Además, el 90% de las transacciones vinculadas a mulas de dinero proviene de actividades de ciberdelincuencia, mientras que el 75% del fraude bancario digital está relacionado con los APPF.
De mantenerse esta tendencia, Lynx proyecta que las pérdidas por APPF podrían alcanzar 5,250 millones de dólares para 2026 en los principales mercados, lo que refuerza la necesidad de contar con soluciones avanzadas de monitoreo y prevención.