LexisNexis Risk Solutions añade señales de agentes de IA a las decisiones sobre fraude

LexisNexis Risk Solutions anunció la inteligencia Know Your Agent (KYA) el 5 de noviembre de 2026, incorporando la actividad de los agentes de IA y señales contextuales de riesgo a su plataforma de identidad digital y prevención del fraude. La empresa afirmó que el tráfico agéntico creció más de un 750 % durante el primer semestre de 2026.

Muchos clientes ya utilizan KYA en sus decisiones actuales de gestión de riesgos. La empresa informó que su Digital Identity Network analizó más de 116.000 millones de transacciones digitales en 2025 y detectó 4.900 millones de ataques automatizados de bots, un 59 % más que el año anterior. Esa visibilidad existente de las interacciones humanas y automatizadas proporciona el contexto al que KYA incorpora la actividad de los agentes.

La detección alimenta una evaluación de riesgos más amplia

La mayoría de los agentes personales no se presentan como tales, por lo que detectarlos es el desafío inmediato. La identificación por sí sola no permite determinar a quién representa un agente, si su actividad está autorizada, si su comportamiento se ajusta a esa autorización ni si la interacción en su conjunto parece legítima. KYA está diseñado para incorporar en tiempo real la detección de agentes al contexto de identidad, dispositivo, red, comportamiento y relaciones.

Ese contexto puede cambiar durante una misma experiencia digital cuando el control pasa de una persona a un agente, o viceversa. Mike Woodberry, vicepresidente sénior de producto y analítica, señaló que el objetivo es determinar qué está actuando, a quién o qué representa, si está autorizado y qué intenta hacer. Por tanto, cada decisión se refiere a un agente concreto que realiza una acción específica en un contexto determinado, conforme a las políticas de riesgo de la organización.

Cómo llegan las señales a los flujos de trabajo contra el fraude

El folleto de la empresa sobre inteligencia agéntica describe la inteligencia del navegador, el dispositivo, el sistema operativo y la red como medios para reconocer las firmas de los agentes y otros indicios de actividad impulsada por agentes. También se pueden perfilar las aplicaciones integradas en ChatGPT, Claude y plataformas similares mediante las características del navegador, los dominios, las señales de las aplicaciones y otros indicios, con el fin de establecer el contexto de identidad digital. Los indicadores técnicos y de comportamiento ayudan a clasificar la actividad como humana, de un bot malicioso o de un agente de IA.

Trust Tags puede establecer relaciones persistentes entre usuarios, dispositivos e interacciones con agentes, lo que ayuda a las organizaciones a evaluar actividades posteriores. La autenticación fuera de banda puede ayudar a establecer relaciones de confianza entre clientes, agentes e interacciones. Después, las organizaciones pueden incorporar las señales a sus flujos de trabajo actuales y permitir, autenticar, revisar o rechazar una interacción según su contexto y sus propias políticas de riesgo.

En ThreatMetrix, la inteligencia agéntica combina la identidad digital y la inteligencia conductual. Las API, los kits de desarrollo de software y las integraciones listas para incorporarse a los flujos de trabajo son compatibles con entornos web, móviles y de backend, mientras que su disponibilidad a través de LexisNexis Dynamic Decision Platform conecta esta capacidad con las investigaciones forenses, la gestión de casos, la elaboración de informes y la orquestación de flujos de trabajo.

Usos contra el fraude y límites del producto

Entre los ámbitos de aplicación figuran el comercio asistido por agentes, la apertura de cuentas y la incorporación de clientes, la banca y los pagos, la autenticación y la gestión de acceso, y la atención al cliente. Los agentes pueden buscar o comprar productos, participar en procesos de registro, acceder a cuentas, programar devoluciones o gestionar cuentas. El sistema también está concebido para evaluar si un agente tiene autorización legítima al acceder a una cuenta y durante la verificación.

LexisNexis advierte que los agentes autónomos podrían aumentar la escala y la sofisticación del fraude mediante pagos push autorizados y de los ataques de apropiación de cuentas, y que los agentes maliciosos podrían aprender de sus éxitos y fracasos para adaptar ataques posteriores. Grayson Clarke, director comercial, afirmó que una institución financiera global utilizó las capacidades de detección de la empresa para identificar actividad agéntica y ayudar a impedir que ejecutara transacciones sensibles.

Las capacidades actuales se centran en la detección, el contexto y las decisiones integradas en los flujos de trabajo. Los materiales presentan una identidad y autorización de agentes más sofisticadas, así como las interacciones entre agentes, como posibles líneas futuras, sin comprometerse a ofrecer esas funcionalidades. Los resultados varían según la implementación, la disponibilidad de datos, las características de las transacciones y el uso que haga el cliente, y ninguna solución puede identificar, clasificar, autenticar ni detectar a todos los usuarios, dispositivos, bots o agentes de IA en todas las circunstancias.

Para los equipos de prevención del fraude, el cambio práctico consiste en que la participación de un agente pasa a ser otro dato que se incorpora a una decisión ya establecida, con respuestas ajustadas al cliente, la autorización y la acción en cuestión. La pregunta pendiente es si este enfoque contextual seguirá siendo eficaz a medida que evolucionen los agentes, los estándares y las interacciones entre agentes, especialmente mientras las capacidades más avanzadas de identidad y autorización sigan siendo líneas de desarrollo futuro.