Tras su puesta en marcha, Bre-B, el sistema de pagos inmediatos de Colombia, entra en una etapa decisiva: pasar de la adopción inicial a la consolidación de nuevos casos de uso, mayor transaccionalidad y confianza sostenida en el ecosistema.
En este nuevo escenario, donde las transferencias ocurren en tiempo real, las entidades financieras ya no pueden depender únicamente de revisiones posteriores, procesos manuales o reglas estáticas. La prevención de fraude debe operar con la misma velocidad con la que se realizan las transacciones.
Este es uno de los grandes temas de conversación del ecosistema financiero colombiano, especialmente en espacios como Paytech Conf 2026, que reunió en Bogotá a líderes de pagos digitales, fintech, emisores, adquirentes, comercios, PayFacs y redes para discutir los avances y retos de la industria.
Pagos inmediatos: una tendencia global que exige una nueva forma de prevenir el fraude
Bre-B no es un caso aislado. Es parte de una tendencia global hacia pagos inmediatos, interoperables y disponibles en todo momento, donde la experiencia del usuario se vuelve más simple y la transaccionalidad crece con rapidez.
Pero esa misma velocidad también cambia la lógica de la gestión antifraude. Cuando el dinero se mueve en tiempo real, el margen para analizar, detener o escalar una operación sospechosa se reduce. Ya no basta con identificar el fraude después de que ocurre: es necesario anticiparlo durante el flujo transaccional.
Según ACI Worldwide, las pérdidas por estafas de pagos push autorizados, conocidas como APP scams, podrían alcanzar los USD 7.600 millones en 2028. Además, las pérdidas asociadas específicamente a pagos en tiempo real podrían llegar a USD 6.100 millones y representar el 80% del valor total de este tipo de fraude para ese año.
El aprendizaje es directo para Colombia: a medida que Bre-B avanza hacia mayor adopción, nuevos casos de uso y más volumen transaccional, las entidades financieras necesitan una capacidad antifraude que opere con la misma velocidad del ecosistema.
La pregunta ya no es solo si una transacción fue fraudulenta. La pregunta es si esa transacción tiene sentido en ese momento, desde ese canal, con ese dispositivo, para ese usuario y bajo ese comportamiento.
Por eso, la conversación sobre Bre-B no debería centrarse únicamente en interoperabilidad, adopción o experiencia. También debe responder una pregunta crítica: ¿Cómo proteger pagos inmediatos sin aumentar la fricción?
Qué necesita una estrategia antifraude para pagos inmediatos
Para que los pagos inmediatos escalen con confianza, las entidades financieras necesitan una estrategia antifraude capaz de equilibrar tres objetivos: detectar más, operar mejor y generar menos fricción para el usuario final.
Estas son algunas capacidades esenciales:
Monitoreo transaccional en tiempo real
La detección no puede depender únicamente del monto o del tipo de transacción. Debe considerar el comportamiento histórico del usuario, sus dispositivos, sus hábitos transaccionales, sus canales frecuentes y las variaciones frente a su patrón normal.
Así, una entidad puede diferenciar entre una operación legítima pero poco frecuente y una transacción que realmente representa una amenaza.
Perfilamiento de usuarios, dispositivos y comportamiento
El crecimiento del negocio o la estacionalidad obligan a ampliar la capacidad operativa, muchas veces sumando recursos internos. Este enfoque no siempre es eficiente ni sostenible. OaaS permite ajustar la operación según la demanda real, evitando sobredimensionamientos y optimizando costos sin afectar el rendimiento.
Modelos de Machine Learning especializados
El fraude cambia constantemente. Por eso, los modelos deben aprender de nuevos patrones y adaptarse a distintas dinámicas según canal, segmento y tipo de transacción.
El Machine Learning permite identificar relaciones y señales que no siempre son visibles con reglas tradicionales, ayudando a mejorar la detección sin multiplicar falsos positivos.
Motor de reglas configurable
Los modelos de aprendizaje son clave, pero no reemplazan la necesidad de control operativo. Cada entidad tiene un apetito de riesgo, una realidad transaccional y unas prioridades distintas.
Por eso, un motor de reglas de negocio basadas en score, que sea flexible, permite ajustar criterios, responder a nuevas modalidades y tomar decisiones alineadas con la estrategia de riesgo de la organización.
Integración vía API con otros ecosistemas
El fraude rara vez ocurre de forma aislada. Puede involucrar múltiples canales, datos externos, listas, alertas, sistemas internos y procesos operativos.
Una solución antifraude moderna debe poder integrarse con otros ecosistemas para construir una visión más completa del riesgo y facilitar automatizaciones que reduzcan la carga operativa.
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Caso recomendado La prevención de fraude en tiempo real ya es una prioridad para la banca digital. Conoce cómo Bancolombia fortaleció su estrategia antifraude junto a iuvity y qué aprendizajes deja para la evolución de los pagos inmediatos en Colombia.
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PROFILER de iuvity: antifraude en tiempo real para la nueva era de pagos
En este contexto, PROFILER de iuvity es una solución de monitoreo transaccional en tiempo real que detecta fraude en canales digitales y medios de pago mediante modelos de Machine Learning.
Su enfoque permite identificar transacciones fraudulentas según el apetito de riesgo de cada entidad, analizando múltiples variables y fuentes de información para minimizar la fricción con el cliente final. Además, incorpora capacidades analíticas para explorar datos actuales e históricos, entender el comportamiento del fraude y medir su impacto en el tiempo.
PROFILER también se integra con ecosistemas externos mediante APIs, lo que permite conectar información transaccional, gestionar listas, realizar marcaciones de casos y apoyar automatizaciones que agilizan los procesos operativos de gestión de fraude.
Para un ecosistema de pagos inmediatos, la capacidad de respuesta es crítica. PROFILER procesa un promedio de 24 millones de transacciones diarias, con disponibilidad superior al 99,99% y latencia menor a 300 ms, capacidades clave para evaluar riesgo en tiempo real sin frenar la experiencia del usuario.
La promesa es clara: simplificar la lucha contra el fraude. No se trata solo de bloquear más transacciones, sino de tomar mejores decisiones, reducir pérdidas, disminuir la carga operativa y proteger la experiencia del usuario.
Porque, en la nueva era de pagos inmediatos, la confianza se construye protegiendo sin frenar, detectando sin saturar y actuando en tiempo real sin generar fricción innecesaria.
La velocidad necesita inteligencia antifraude
Los pagos inmediatos están redefiniendo la forma en que personas, comercios y entidades financieras mueven dinero. Bre-B marca un antes y un después para Colombia, pero también eleva el estándar de protección que necesita el ecosistema.
En un modelo interoperable, inmediato y disponible, la seguridad no puede llegar tarde. Debe estar integrada al flujo transaccional, operar en tiempo real y adaptarse a un fraude que cambia constantemente.
Para las entidades financieras, el reto no es elegir entre experiencia y seguridad. El verdadero reto es construir una operación antifraude capaz de proteger cada pago sin afectar la adopción.
Hoy esta conversación es más relevante que nunca: cómo acelerar la innovación en pagos digitales mientras se fortalece la confianza del ecosistema. Desde iuvity, creemos que la respuesta está en combinar inteligencia, analítica, automatización y monitoreo en tiempo real para simplificar la lucha contra el fraude, convirtiendo la velocidad en inteligencia de decisión en tiempo real.
Protege la nueva era de los pagos inmediatos
En iuvity ayudamos a las entidades financieras a simplificar la lucha contra el fraude digital con soluciones diseñadas para detectar, analizar y gestionar riesgos en canales digitales sin aumentar la fricción para el usuario.
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