El autofraude, también conocido como first party fraud, es una práctica silenciosa y compleja que está emergiendo como una amenaza creciente para bancos, fintech y comercios.
Este fenómeno, que ocurre desde el interior de los sistemas financieros, se da cuando el propio cliente planea y ejecuta el fraude.
La alerta se da en un contexto de rápido crecimiento del fraude en general.
Durante el primer semestre de 2025, la Condusef de México registró 2 millones 484 mil reclamaciones por presuntos fraudes bancarios, lo que representa un aumento del 5.2% respecto al mismo periodo de 2024.
El monto total reclamado superó los 10.714 millones de pesos.
El autofraude se caracteriza por un modus operandi sofisticado y premeditado que incluye: solicitar créditos sin intención de pagar, inflar ingresos, simular quiebras o abusar de promociones para obtener beneficios indebidos.
Estos actos suelen ser clasificados erróneamente por los sistemas tradicionales como simples “malos pagadores”.
El desafío de la detección
Distinguir entre quien no puede pagar y quien nunca quiso hacerlo continúa siendo uno de los mayores retos del sector.
El problema se agrava por la falta de integración entre los equipos de riesgo, fraude y cobranza, lo que provoca que las señales tempranas de impago deliberado se pierdan.
La actividad fraudulenta en los servicios financieros aumentó 21% entre 2024 y 2025.
Los fraudes cibernéticos ya representan el 71% del total, un crecimiento desde el 59% registrado en 2018.
Tecnología e inteligencia conductual
Expertos señalan que combatir el autofraude requiere ir más allá del historial crediticio. La detección efectiva demanda inteligencia conductual y una visión de 360 grados del cliente, incorporando elementos como:
- Análisis de interacción con formularios (velocidad al escribir, uso de copiar y pegar).
- Modelos de machine learning en tiempo real.
- Integración de datos de burós y telecomunicaciones.
“El gran reto del autoEl autofraude, también conocido como first party fraud, es una práctica silenciosa y compleja que está emergiendo como una amenaza creciente para bancos, fintech y comercios. Este fenómeno, que ocurre desde el interior de los sistemas financieros, se da cuando el propio cliente planea y ejecuta el fraude.
La alerta se da en un contexto de rápido crecimiento del fraude en general. Durante el primer semestre de 2025, la Condusef de México registró 2 millones 484 mil reclamaciones por presuntos fraudes bancarios, lo que representa un aumento del 5.2% respecto al mismo periodo de 2024. El monto total reclamado superó los 10.714 millones de pesos.
El autofraude se caracteriza por un modus operandi sofisticado y premeditado que incluye: solicitar créditos sin intención de pagar, inflar ingresos, simular quiebras o abusar de promociones para obtener beneficios indebidos. Estos actos suelen ser clasificados erróneamente por los sistemas tradicionales como simples “malos pagadores”.
El desafío de la detección
Distinguir entre quien no puede pagar y quien nunca quiso hacerlo continúa siendo uno de los mayores retos del sector. El problema se agrava por la falta de integración entre los equipos de riesgo, fraude y cobranza, lo que provoca que las señales tempranas de impago deliberado se pierdan.
La actividad fraudulenta en los servicios financieros aumentó 21% entre 2024 y 2025. Los fraudes cibernéticos ya representan el 71% del total, un crecimiento desde el 59% registrado en 2018.
Tecnología e inteligencia conductual
Expertos señalan que combatir el autofraude requiere ir más allá del historial crediticio. La detección efectiva demanda inteligencia conductual y una visión de 360 grados del cliente, incorporando elementos como:
- Análisis de interacción con formularios (velocidad al escribir, uso de copiar y pegar).
- Modelos de machine learning en tiempo real.
- Integración de datos de burós y telecomunicaciones.
“El gran reto del autofraude es que no se ve, pero sí se siente: erosiona la rentabilidad, distorsiona los modelos de riesgo y deja a las instituciones ciegas si no cuentan con tecnologías que detecten intención, no solo historial,” destacó Mauricio González, Head of Spanish LATAM y Country Manager para México en Provenir.
González resaltó que quien logre anticipar estos patrones tendrá una ventaja competitiva en un entorno donde el fraude evoluciona rápidamente.
El impacto del first party fraud no se limita a grandes bancos; las pymes mexicanas y los comercios en línea son particularmente vulnerables, ya que estas prácticas afectan directamente su liquidez y capacidad de crecimiento debido a sus limitaciones de presupuesto en herramientas avanzadas de análisis.
fraude es que no se ve, pero sí se siente: erosiona la rentabilidad, distorsiona los modelos de riesgo y deja a las instituciones ciegas si no cuentan con tecnologías que detecten intención, no solo historial,” destacó Mauricio González, head of Spanish LATAM y Country manager para México en Provenir.
González resaltó que quien logre anticipar estos patrones tendrá una ventaja competitiva en un entorno donde el fraude evoluciona rápidamente.
El impacto del first party fraud no se limita a grandes bancos; las pymes mexicanas y los comercios en línea son particularmente vulnerables, ya que estas prácticas afectan directamente su liquidez y capacidad de crecimiento debido a sus limitaciones de presupuesto en herramientas avanzadas de análisis.
