LexisNexis Risk Solutions lanza una solución de detección de fraude con IA autocalibrable

16/09/2026

ATLANTA — La nueva solución de puntuación de riesgo auto calibrable e impulsada por inteligencia artificial de LexisNexis® Risk Solutions ayuda a identificar más fraude real y reduce significativamente el volumen de transacciones de bajo riesgo marcadas como fraudulentas.

En las pruebas, la arquitectura basada completamente en modelos de IA analizó señales de correo electrónico, direcciones IP, números telefónicos, direcciones físicas y otros datos. La solución detectó aproximadamente el 90% del fraude entre las transacciones de mayor riesgo y redujo los falsos positivos en más del 80%.

Emailage® Adaptive es una solución habilitada por IA que aprende continuamente del conjunto de datos de transacciones, los patrones de fraude y el contexto sectorial de cada organización. La solución crea modelos iterativos y personalizados de prevención del fraude que se recalibran automáticamente, sin intervención manual, para generar puntuaciones de riesgo más precisas y mejorar la capacidad predictiva. Está diseñada para operar en diversos sectores y escenarios de alto riesgo, como la apertura y gestión de cuentas y los pagos.

A nivel mundial, los consumidores tienen 7,900 millones de cuentas de correo electrónico y un tercio mantiene la misma dirección durante más de 10 años. El análisis del historial y los patrones de uso puede aportar información única y valiosa cuando se combina con otros datos de inteligencia de riesgos.

Por ejemplo, Dell Technologies, una de las marcas más grandes del mundo, duplicó la tasa de detección de fraude de alto riesgo y redujo en un 83% las revisiones manuales de transacciones de bajo riesgo desde que implementó Emailage Adaptive para respaldar sus decisiones de riesgo.

“El modelo de IA auto calibrable nos ha ayudado a modernizar la prevención del fraude al reducir la dependencia de reglas estáticas y ajustes manuales de políticas”, dijo Jeremy Cole, director de operaciones empresariales de Dell Technologies. “Nuestro equipo de fraude ahora puede dedicar menos tiempo a la calibración, actuar con mayor rapidez y aprobar más transacciones legítimas con confianza”.

El lanzamiento se produce en un momento de aumento de los costos del fraude. Una de cada 11 aperturas de cuentas nuevas a nivel mundial corresponde a un intento fraudulento, según el Informe de Cibercrimen 2026 de LexisNexis® Risk Solutions. Otro estudio, el Verdadero Costo del Fraude para comercio minorista y comercio electrónico, calculó que el costo total del fraude para las empresas de Estados Unidos supera los $5 dólares por cada $1 de pérdida directa.

Basada en principios de aplicabilidad, la arquitectura de Emailage Adaptive depende de un flujo regular de datos de transacciones de clientes, tendencias sectoriales y patrones de fraude emergentes para impulsar un ciclo de mejora continua. Estos datos confiables permiten que los modelos se perfeccionen con el tiempo y generen puntuaciones de riesgo explicables, respaldadas por códigos de motivo claros.

“A medida que se amplía el uso de la IA generativa, los ataques de fraude se producen a un ritmo que supera la capacidad de respuesta de muchas estrategias manuales de prevención, lo que satura los sistemas y expone a las empresas a mayores riesgos”, dijo Kimberly Sutherland, responsable global de fraude e identidad de LexisNexis Risk Solutions. “Al aprender continuamente de los resultados de fraude y apoyarse en inteligencia de riesgos intersectorial, un modelo de fraude auto calibrable puede adaptarse de inmediato a cambios sutiles en los patrones de fraude. Esto elimina el desfase entre la aparición de nuevos patrones y la recalibración de las defensas. Como resultado, los equipos de fraude pueden mejorar continuamente la precisión predictiva y reducir la carga de trabajo manual”.

• Modelos de IA personalizados: utilizan datos globales de transacciones y comentarios fundamentados de clientes, y se recalibran automáticamente a medida que se confirman nuevos patrones.
• Puntuación transparente: proporciona códigos de motivo claros que indican si un factor específico influyó positiva o negativamente en el resultado del modelo.
• IA responsable desde el diseño: favorece la aplicabilidad, ayuda a mitigar sesgos y contribuye a proteger la privacidad de los datos mediante fuentes confiables.

Emailage Adaptive recibió el Premio Platino 2025 a la Innovación en IA para la Prevención del Fraude y el Premio Platino 2026 a la Innovación en la Prevención del Fraude en Pagos. Ambos reconocimientos, otorgados por Juniper Research, destacaron las capacidades de IA adaptativa de la solución y su capacidad para ofrecer evaluaciones de riesgo precisas junto con experiencias fluidas para los clientes.

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