En menos de 24 horas, una empresa líder en retail perdió más de 350 millones de pesos.

El fraude fue invisible… hasta que ya era demasiado tarde

En menos de 24 horas, una empresa líder en retail perdió más de 350 millones de pesos.

El equipo de Finanzas no lo notó. El área de Reembolsos tampoco. Y el área de Riesgo recibió la alerta… cuando ya no había vuelta atrás.

Todo comenzó con una serie de solicitudes legítimas en apariencia. Usuarios internos. Flujos autorizados. Sistemas que validaban sin cuestionar. Pero detrás, una secuencia automatizada de eventos —perfectamente diseñada— abusaba de vacíos en los procesos.
Nadie lo estaba viendo. Y lo que no se ve, no se detiene.

El fraude moderno es interno, silencioso y automatizado

 

Ya no estamos frente al típico atacante externo intentando vulnerar sistemas.
Hoy, los esquemas de fraude más dañinos operan desde dentro:

  • Usan credenciales válidas.
  • Aprovechan automatismos ciegos.
  • Se camuflan entre procesos diseñados para la eficiencia, no para la resiliencia.

Casos como estos ya no son la excepción. Son el nuevo estándar. Y afectan procesos tan críticos como:

  • Onboarding digital y KYC: validaciones formales, pero sin verificación real del comportamiento o contexto.
  • Reembolsos y compensaciones: pagos legítimos en apariencia, pero sin trazabilidad ni control cruzado.
  • Gestión de siniestros: combinaciones de datos que parecen coherentes, pero que ocultan patrones abusivos.
  • Protección de datos sensibles: accesos justificados, pero mal utilizados.
  • Bonos internos y beneficios: lógica de negocio vulnerable al uso reiterado o fuera de política.
 

¿Por qué los sistemas tradicionales no están funcionando?

 

Porque están pensados para reaccionar, no para anticipar.

  • Las reglas estáticas se quedan cortas ante escenarios nuevos o combinaciones sutiles.
  • Las validaciones manuales dependen de operadores sin contexto ni herramientas para decidir bien.
  • La fragmentación de los datos impide ver el todo: cada sistema valida su parte, pero nadie valida el flujo completo.
  • Las alertas reactivas llegan cuando ya es tarde. Y las que llegan a tiempo… se pierden entre miles irrelevantes.
 

Valuetech: IA y automatización para prevenir el fraude en tiempo real

 

En Valuetech combinamos la lógica de tu negocio con tecnologías avanzadas como:

  • Modelos de inteligencia artificial entrenados para detectar anomalías en flujos reales de operación.
  • Machine Learning supervisado, que aprende de patrones de fraude y ajusta automáticamente los umbrales de alerta.
  • Automatización inteligente de decisiones, que permite accionar bloqueos, redirecciones y notificaciones en milisegundos.
  • Análisis contextual en tiempo real, cruzando datos históricos, comportamiento de usuarios y señales transaccionales.

Todo esto está integrado en una plataforma low-code y lista para operar desde el negocio, sin desarrollos eternos ni fricción con TI.

🧠 Casos reales donde Valuetech marca la diferencia

 

Valuetech está protegiendo procesos sensibles en múltiples industrias donde el fraude actúa de forma embebida y automatizada:

  • Banca y Servicios Financieros: validación inteligente en onboarding (KYC), créditos, transferencias y movimientos internos.
  • Retail y eCommerce: control de reembolsos, devoluciones, transacciones duplicadas y fraude interno en descuentos.
  • Seguros: detección de siniestros con patrones atípicos, validaciones cruzadas y alertas por comportamiento.
  • Telecomunicaciones: protección de promociones, dispositivos y beneficios mal utilizados.
  • Salud: prevención de fraudes en licencias médicas, reclamos y uso indebido de beneficios.
  • Educación y Sector Público: control de subsidios, becas, bonos y postulaciones duplicadas.
  • Energía y Utilities: monitoreo antifraude en compensaciones, lectura de medidores y reclamos.
 

🔄 Del control reactivo al control inteligente

 

Pasar de controles manuales a una plataforma inteligente no solo reduce el fraude.

Reduce la carga operativa, acelera los procesos y protege la experiencia del usuario.

Tu equipo no debería revisar cientos de casos a mano. Debería enfocarse solo en lo que realmente necesita intervención humana.

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