{"id":83086,"date":"2026-11-12T08:00:00","date_gmt":"2026-11-12T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/entelgy.com\/?p=83086"},"modified":"2026-11-06T12:29:08","modified_gmt":"2026-11-06T11:29:08","slug":"psd3-e-inteligencia-artificial-como-evolucionara-la-prevencion-del-fraude-bancario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/actualidad-es\/psd3-e-inteligencia-artificial-como-evolucionara-la-prevencion-del-fraude-bancario\/","title":{"rendered":"PSD3 e inteligencia artificial: c\u00f3mo evolucionar\u00e1 la prevenci\u00f3n del fraude bancario\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La inteligencia artificial est\u00e1 ampliando las capacidades de la banca para detectar operaciones fraudulentas mediante el an\u00e1lisis del comportamiento de los clientes y la evaluaci\u00f3n del riesgo en tiempo real. En un contexto marcado por nuevas modalidades de fraude y por la evoluci\u00f3n del marco regulatorio europeo de pagos, Eugenio Egido, Director Corporativo de Servicios Financieros de Entelgy, analiza c\u00f3mo estas tecnolog\u00edas pueden mejorar la prevenci\u00f3n, reducir las falsas alarmas y reforzar la protecci\u00f3n de los usuarios.<\/strong>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Por Eugenio Egido, Director Corporativo de Servicios Financieros de Entelgy<\/em>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La industria financiera europea lleva a\u00f1os perfeccionando sus mecanismos de autenticaci\u00f3n y control. La implantaci\u00f3n de PSD2 y de la autenticaci\u00f3n reforzada del cliente (<em>Strong Customer Authentication<\/em>, SCA) contribuy\u00f3 a mejorar la seguridad de los pagos digitales. Sin embargo, la evoluci\u00f3n de las t\u00e9cnicas utilizadas por los ciberdelincuentes ha puesto de manifiesto las limitaciones de unos sistemas dise\u00f1ados principalmente para verificar la identidad de quien realiza una operaci\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una parte significativa de los fraudes m\u00e1s complejos aprovecha la manipulaci\u00f3n de los usuarios. La suplantaci\u00f3n de identidad, el fraude del CEO y las estafas mediante pagos autorizados (<em>Authorised Push Payment Fraud<\/em>, APP Fraud) permiten que los delincuentes consigan transferencias leg\u00edtimamente autenticadas, pero realizadas bajo enga\u00f1o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta realidad est\u00e1 influyendo en la evoluci\u00f3n regulatoria que representan PSD3 y el futuro Reglamento de Servicios de Pago (PSR). Tambi\u00e9n plantea una dificultad tecnol\u00f3gica que considero especialmente relevante: identificar una operaci\u00f3n fraudulenta cuando el cliente est\u00e1 utilizando correctamente sus credenciales y los mecanismos de autenticaci\u00f3n de su banco.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial y los modelos avanzados de an\u00e1lisis del comportamiento ofrecen nuevas posibilidades para abordar este problema, aunque su eficacia depender\u00e1 de la capacidad de las entidades para integrarlos en sus sistemas y procesos de gesti\u00f3n del riesgo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>De la autenticaci\u00f3n a la evaluaci\u00f3n del comportamiento<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante a\u00f1os, la prevenci\u00f3n del fraude bancario se ha apoyado en mecanismos como las contrase\u00f1as, los c\u00f3digos de un solo uso, la biometr\u00eda y los dispositivos de confianza. Estas tecnolog\u00edas permiten verificar la identidad del usuario y dificultan el acceso no autorizado a sus cuentas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El problema aparece cuando una persona es manipulada para realizar voluntariamente una operaci\u00f3n fraudulenta. En estos casos, la autenticaci\u00f3n puede funcionar correctamente sin impedir que el dinero llegue a los delincuentes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La evoluci\u00f3n del marco europeo de pagos refuerza la importancia de incorporar medidas preventivas capaces de identificar situaciones de riesgo durante el proceso de pago. Para ello, las entidades necesitan disponer de informaci\u00f3n que permita interpretar las circunstancias de cada transacci\u00f3n y detectar comportamientos que se aparten de los patrones habituales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pensemos en un cliente que opera normalmente desde Madrid, utiliza el mismo dispositivo m\u00f3vil y realiza transferencias por importes inferiores a 1.000 euros. Un d\u00eda inicia una operaci\u00f3n de 25.000 euros hacia un beneficiario desconocido desde un dispositivo diferente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ninguno de estos elementos demuestra por s\u00ed solo que exista un fraude. Sin embargo, su combinaci\u00f3n puede justificar una evaluaci\u00f3n adicional del riesgo, especialmente si aparecen otras se\u00f1ales asociadas a comportamientos fraudulentos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La capacidad para relacionar estos datos y analizarlos en tiempo real constituye una de las principales aportaciones de la inteligencia artificial a la seguridad bancaria.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<style>\n.entelgy-fin-contact {\n  box-sizing: border-box;\n  display: flex;\n  align-items: center;\n  justify-content: space-between;\n  gap: 28px;\n  margin: 32px 0;\n  padding: 26px;\n  border-left: 4px solid #fe5000;\n  border-radius: 3px;\n  background: #f3f6fa;\n  color: #041c2c;\n  font-family: \"DIN\", \"DIN Next\", Verdana, sans-serif;\n}\n\n.entelgy-fin-contact__content {\n  flex: 1;\n  min-width: 0;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__label {\n  display: block;\n  margin: 0 0 10px;\n  color: #365776;\n  font-size: 12px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.5;\n  letter-spacing: 1px;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__title {\n  margin: 0 0 10px;\n  color: #041c2c;\n  font-family: inherit;\n  font-size: 25px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.25;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__text {\n  margin: 0;\n  color: #365776;\n  font-size: 16px;\n  line-height: 1.65;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button {\n  box-sizing: border-box;\n  display: inline-flex;\n  flex-shrink: 0;\n  align-items: center;\n  justify-content: center;\n  gap: 10px;\n  min-height: 50px;\n  padding: 14px 22px;\n  border-radius: 3px;\n  background: #fe5000;\n  color: #041c2c;\n  font-size: 15px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.4;\n  text-align: center;\n  text-decoration: none;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button:hover {\n  background: #e94700;\n  color: #041c2c;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button:focus-visible {\n  outline: 3px solid #041c2c;\n  outline-offset: 4px;\n}\n\n@media (max-width: 767px) {\n  .entelgy-fin-contact {\n    flex-direction: column;\n    align-items: flex-start;\n    gap: 20px;\n    padding: 24px 20px;\n  }\n\n  .entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__title {\n    font-size: 22px;\n  }\n\n  .entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button {\n    width: 100%;\n  }\n}\n<\/style>\n\n<aside class=\"entelgy-fin-contact\" aria-label=\"Contacta con Entelgy para el sector financiero\">\n  <div class=\"entelgy-fin-contact__content\">\n    <span class=\"entelgy-fin-contact__label\">\n      Entelgy \u00b7 Sector financiero\n    <\/span>\n\n    <h3 class=\"entelgy-fin-contact__title\">\n      \u00bfC\u00f3mo puede la tecnolog\u00eda impulsar tu negocio financiero?\n    <\/h3>\n\n    <p class=\"entelgy-fin-contact__text\">\n      Habla con nuestro equipo sobre c\u00f3mo aplicar la IA,\n      modernizar tus aplicaciones y mejorar tus procesos.\n    <\/p>\n  <\/div>\n\n  <a class=\"entelgy-fin-contact__button\" href=\"https:\/\/entelgy.com\/sectores\/financiero\/#form-field-name\">\n    Contacta con nuestro experto\n    <span aria-hidden=\"true\">\u2192<\/span>\n  <\/a>\n<\/aside>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Inteligencia artificial para interpretar el contexto de las operaciones<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los sistemas tradicionales de prevenci\u00f3n del fraude utilizan reglas que permiten generar alertas cuando se cumplen determinadas condiciones, como superar un importe establecido, detectar accesos desde ubicaciones inusuales o registrar m\u00faltiples intentos fallidos de autenticaci\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas reglas siguen siendo \u00fatiles, aunque presentan limitaciones frente a t\u00e9cnicas de fraude que cambian constantemente. Los modelos de <em>machine learning<\/em> permiten complementar este enfoque mediante el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de operaciones y la identificaci\u00f3n de patrones que pueden resultar dif\u00edciles de detectar con reglas predefinidas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Su aplicaci\u00f3n facilita la evaluaci\u00f3n de diferentes se\u00f1ales de riesgo, teniendo en cuenta tanto el comportamiento habitual del cliente como las caracter\u00edsticas de operaciones fraudulentas identificadas anteriormente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde mi perspectiva, el potencial de estas tecnolog\u00edas reside en su capacidad para mejorar la precisi\u00f3n de los sistemas de detecci\u00f3n. Para conseguirlo, las entidades deben trabajar sobre la calidad de los datos, la integraci\u00f3n de las plataformas y la supervisi\u00f3n de los modelos utilizados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En Entelgy contamos con capacidades en inteligencia artificial, anal\u00edtica avanzada, modernizaci\u00f3n de aplicaciones e integraci\u00f3n tecnol\u00f3gica que permiten abordar este tipo de necesidades desde una perspectiva conjunta. La evoluci\u00f3n de los sistemas antifraude requiere conectar informaci\u00f3n procedente de diferentes entornos y facilitar su utilizaci\u00f3n por parte de los equipos responsables de gestionar el riesgo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Biometr\u00eda conductual y nuevas se\u00f1ales de riesgo<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La biometr\u00eda conductual constituye otra de las tecnolog\u00edas que est\u00e1n ampliando las posibilidades de prevenci\u00f3n del fraude. A diferencia de los mecanismos biom\u00e9tricos tradicionales, centrados en caracter\u00edsticas f\u00edsicas, analiza determinados patrones de interacci\u00f3n del usuario con los dispositivos y las aplicaciones.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La velocidad de escritura, los movimientos del rat\u00f3n, la forma de navegar entre pantallas o los tiempos de respuesta durante una operaci\u00f3n pueden aportar informaci\u00f3n adicional para identificar comportamientos inusuales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos indicadores pueden resultar \u00fatiles cuando un delincuente dispone de credenciales leg\u00edtimas o cuando existen sospechas de manipulaci\u00f3n del usuario. No obstante, su interpretaci\u00f3n requiere considerar el contexto de cada operaci\u00f3n, ya que las variaciones de comportamiento pueden responder a numerosas circunstancias ajenas al fraude.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Su incorporaci\u00f3n a los sistemas bancarios tambi\u00e9n exige prestar atenci\u00f3n a la protecci\u00f3n de datos personales, la transparencia y la proporcionalidad de los mecanismos de an\u00e1lisis utilizados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Considero que estas tecnolog\u00edas tendr\u00e1n un papel creciente en los modelos de prevenci\u00f3n, especialmente cuando se combinen con otras fuentes de informaci\u00f3n y se utilicen para complementar las decisiones de los sistemas de monitorizaci\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>De la detecci\u00f3n de operaciones al an\u00e1lisis de redes fraudulentas<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las organizaciones dedicadas al fraude financiero utilizan estructuras cada vez m\u00e1s complejas, con m\u00faltiples cuentas receptoras, intermediarios y entidades financieras. Las redes de mulas bancarias permiten distribuir fondos entre diferentes cuentas y dificultar la identificaci\u00f3n de los responsables.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este funcionamiento plantea limitaciones a los sistemas que analizan cada operaci\u00f3n de forma aislada. Una transferencia puede parecer leg\u00edtima cuando se examina individualmente, aunque forme parte de una secuencia de movimientos relacionados con actividades fraudulentas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial y las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de grafos permiten identificar relaciones entre cuentas, dispositivos, beneficiarios y patrones transaccionales. Estas capacidades pueden facilitar la detecci\u00f3n de estructuras sospechosas y mejorar la investigaci\u00f3n de operaciones vinculadas entre s\u00ed.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para aprovecharlas, las entidades necesitan disponer de arquitecturas de datos que permitan relacionar informaci\u00f3n procedente de diferentes sistemas. Tambi\u00e9n resulta relevante la evoluci\u00f3n de los mecanismos de intercambio de informaci\u00f3n entre proveedores de servicios de pago, dentro de los l\u00edmites establecidos por la normativa aplicable.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La modernizaci\u00f3n de las plataformas bancarias y la integraci\u00f3n de datos adquieren as\u00ed una importancia creciente en la prevenci\u00f3n del fraude. La capacidad anal\u00edtica de los modelos depende directamente de la informaci\u00f3n disponible y de la forma en que esta se incorpora a los procesos operativos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>El desaf\u00edo de reducir las falsas alarmas<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno de los problemas habituales de los sistemas antifraude es la generaci\u00f3n de alertas sobre operaciones leg\u00edtimas. Los bloqueos innecesarios, las verificaciones adicionales y los retrasos en los pagos pueden afectar a la experiencia del cliente y aumentar los costes operativos de las entidades.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial ofrece posibilidades para mejorar la precisi\u00f3n de las evaluaciones de riesgo y adaptar las medidas de protecci\u00f3n a las caracter\u00edsticas de cada operaci\u00f3n. Sin embargo, obtener buenos resultados requiere un seguimiento continuo del comportamiento de los modelos y de su capacidad para distinguir entre actividad leg\u00edtima y fraudulenta.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para la banca, encontrar un equilibrio adecuado entre seguridad y facilidad de uso ser\u00e1 una cuesti\u00f3n cada vez m\u00e1s importante. Los clientes esperan operar con rapidez, pero tambi\u00e9n necesitan confiar en que sus entidades cuentan con mecanismos eficaces para proteger sus fondos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La reducci\u00f3n de falsos positivos puede contribuir a mejorar esa experiencia y a optimizar los recursos dedicados a la revisi\u00f3n de alertas. Su impacto depender\u00e1 de la calidad de los modelos, de los procedimientos de supervisi\u00f3n y de la capacidad de respuesta de los equipos responsables.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>PSD3 y la modernizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la banca<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La evoluci\u00f3n del marco regulatorio europeo de pagos coincide con un proceso de transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica que afecta a buena parte del sector financiero. La necesidad de reforzar la prevenci\u00f3n del fraude est\u00e1 impulsando el inter\u00e9s por las plataformas de monitorizaci\u00f3n en tiempo real, la anal\u00edtica avanzada, la automatizaci\u00f3n y las arquitecturas de datos capaces de procesar informaci\u00f3n procedente de m\u00faltiples canales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Creo que uno de los principales desaf\u00edos ser\u00e1 incorporar estas capacidades a infraestructuras bancarias que han evolucionado durante a\u00f1os y que deben garantizar la continuidad de servicios cr\u00edticos. La integraci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas requiere revisar aplicaciones, procesos y flujos de informaci\u00f3n, adem\u00e1s de establecer mecanismos adecuados de gobierno y supervisi\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde nuestra experiencia en Entelgy, abordamos la transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica del sector financiero combinando capacidades de modernizaci\u00f3n de aplicaciones, desarrollo de software, automatizaci\u00f3n e inteligencia artificial. Este enfoque permite trabajar sobre la evoluci\u00f3n de los sistemas existentes y facilitar la incorporaci\u00f3n de nuevas funcionalidades orientadas a las necesidades operativas de cada entidad.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En prevenci\u00f3n del fraude, estas capacidades pueden contribuir a mejorar la disponibilidad de informaci\u00f3n, agilizar determinados procedimientos y facilitar la evaluaci\u00f3n de riesgos. Su aplicaci\u00f3n debe responder a objetivos concretos y acompa\u00f1arse de indicadores que permitan comprobar los resultados obtenidos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La evoluci\u00f3n regulatoria y tecnol\u00f3gica tambi\u00e9n tendr\u00e1 consecuencias para la relaci\u00f3n entre bancos y clientes. La confianza depender\u00e1 cada vez m\u00e1s de la capacidad de las entidades para identificar situaciones sospechosas, ofrecer mecanismos de protecci\u00f3n comprensibles y responder con rapidez cuando se produzca una incidencia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial puede desempe\u00f1ar un papel relevante en este proceso, siempre que se integre en una estrategia de prevenci\u00f3n que contemple conjuntamente tecnolog\u00eda, procesos y supervisi\u00f3n humana. Para las entidades financieras, el desaf\u00edo ser\u00e1 aprovechar estas capacidades para mejorar la seguridad de los pagos sin comprometer la eficiencia operativa ni la experiencia de sus clientes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<style>\n.entelgy-fin-contact {\n  box-sizing: border-box;\n  display: flex;\n  align-items: center;\n  justify-content: space-between;\n  gap: 28px;\n  margin: 32px 0;\n  padding: 26px;\n  border-left: 4px solid #fe5000;\n  border-radius: 3px;\n  background: #f3f6fa;\n  color: #041c2c;\n  font-family: \"DIN\", \"DIN Next\", Verdana, sans-serif;\n}\n\n.entelgy-fin-contact__content {\n  flex: 1;\n  min-width: 0;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__label {\n  display: block;\n  margin: 0 0 10px;\n  color: #365776;\n  font-size: 12px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.5;\n  letter-spacing: 1px;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__title {\n  margin: 0 0 10px;\n  color: #041c2c;\n  font-family: inherit;\n  font-size: 25px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.25;\n}\n\n.entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__text {\n  margin: 0;\n  color: #365776;\n  font-size: 16px;\n  line-height: 1.65;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button {\n  box-sizing: border-box;\n  display: inline-flex;\n  flex-shrink: 0;\n  align-items: center;\n  justify-content: center;\n  gap: 10px;\n  min-height: 50px;\n  padding: 14px 22px;\n  border-radius: 3px;\n  background: #fe5000;\n  color: #041c2c;\n  font-size: 15px;\n  font-weight: 700;\n  line-height: 1.4;\n  text-align: center;\n  text-decoration: none;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button:hover {\n  background: #e94700;\n  color: #041c2c;\n}\n\n.entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button:focus-visible {\n  outline: 3px solid #041c2c;\n  outline-offset: 4px;\n}\n\n@media (max-width: 767px) {\n  .entelgy-fin-contact {\n    flex-direction: column;\n    align-items: flex-start;\n    gap: 20px;\n    padding: 24px 20px;\n  }\n\n  .entelgy-fin-contact .entelgy-fin-contact__title {\n    font-size: 22px;\n  }\n\n  .entelgy-fin-contact a.entelgy-fin-contact__button {\n    width: 100%;\n  }\n}\n<\/style>\n\n<aside class=\"entelgy-fin-contact\" aria-label=\"Contacta con Entelgy para el sector financiero\">\n  <div class=\"entelgy-fin-contact__content\">\n    <span class=\"entelgy-fin-contact__label\">\n      Entelgy \u00b7 Sector financiero\n    <\/span>\n\n    <h3 class=\"entelgy-fin-contact__title\">\n      \u00bfC\u00f3mo puede la tecnolog\u00eda impulsar tu negocio financiero?\n    <\/h3>\n\n    <p class=\"entelgy-fin-contact__text\">\n      Habla con nuestro equipo sobre c\u00f3mo aplicar la IA,\n      modernizar tus aplicaciones y mejorar tus procesos.\n    <\/p>\n  <\/div>\n\n  <a class=\"entelgy-fin-contact__button\" href=\"https:\/\/entelgy.com\/sectores\/financiero\/#form-field-name\">\n    Contacta con nuestro experto\n    <span aria-hidden=\"true\">\u2192<\/span>\n  <\/a>\n<\/aside>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial est\u00e1 ampliando las capacidades de la banca para detectar operaciones fraudulentas mediante el an\u00e1lisis del comportamiento de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":83079,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[40,119],"tags":[4737,4235,5427],"class_list":["post-83086","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualidad-es","category-articulos-es","tag-inteligencia-artificial-es","tag-modernizacion-de-aplicaciones","tag-sector-financiero-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83086","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=83086"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83086\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":83157,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/83086\/revisions\/83157"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/83079"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=83086"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=83086"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=83086"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}