La inteligencia artificial comienza a ocupar un rol más activo en la prevención del fraude financiero, no solo detectando operaciones sospechosas una vez iniciadas, sino interviniendo antes de que el usuario autorice un pago.
 

Una nueva solución basada en IA fue incorporada al asistente digital de Starling Bank con el objetivo de identificar posibles estafas en la etapa previa a la transferencia. La herramienta, denominada Scam Intelligence AI agent, analiza el contexto de la operación cuando el cliente informa que está por realizar un pago y formula preguntas específicas para evaluar el nivel de riesgo.
 

El sistema está diseñado para detectar patrones asociados a más de diez modalidades de fraude, entre ellas estafas románticas, fraudes de inversión, pensiones, deepfakes y engaños vinculados a compras o relaciones personales. A diferencia de los controles tradicionales, que suelen activarse sobre variables transaccionales, esta solución busca comprender la situación que rodea al pago.
 

Por ejemplo, si una persona indica que enviará dinero para cubrir un pasaje aéreo de una nueva pareja, el agente puede preguntar cómo se conocieron, cuánto tiempo llevan en contacto y por qué la otra persona no puede afrontar ese gasto. Con base en esas respuestas, el sistema puede advertir al usuario sobre posibles señales de fraude y sugerirle contactar al equipo de soporte del banco antes de avanzar.

La herramienta funciona sobre modelos Gemini de Google Cloud y forma parte de Starling Assistant, el asistente digital lanzado por la entidad británica en marzo de 2026. Su uso es opcional y, según el banco, los datos de los clientes permanecen dentro de su entorno cloud, sin ser utilizados para entrenar modelos externos.
 

El lanzamiento se da en un contexto de crecimiento del fraude APP en Reino Unido, una modalidad en la que las víctimas autorizan voluntariamente transferencias tras ser manipuladas por estafadores. En 2025, las pérdidas por este tipo de fraude alcanzaron GBP 576,4 millones.
 

La iniciativa refleja una tendencia creciente en la industria financiera: llevar la prevención del fraude hacia el momento previo a la autorización del pago, combinando inteligencia artificial, análisis contextual y educación del usuario en tiempo real.