Resumen: La verificación de bases de datos ayuda a las empresas a verificar a un individuo sin solicitar la carga de documentos. Se basa en fuentes externas confiables para verificar que un cliente es legítimo. Esta guía explora cómo funcionan las verificaciones de bases de datos de identidad y cómo una verificación automatizada de la agencia ayuda vía rápida segura incorporación de clientes.
¿Por qué es importante la verificación de bases de datos?
La verificación de bases de datos, también conocida como verificación multi-buro, es fundamental porque confirma la autenticidad de un cliente o empresa. Funciona cotejando atributos clave de identidad, como el nombre completo o la fecha de nacimiento, con bases de datos autorizadas, incluyendo agencias de crédito y registros gubernamentales. A medida que las empresas se digitalizan, la importancia de las verificaciones de bases de datos de identidad es innegable.
La verificación de la base de datos acelera el proceso de incorporación sin sacrificar un alto nivel de seguridad de identidad.
Según el Informe Global Findex del Banco Mundial, 79% de adultos tener una cuenta en un banco, institución financiera o proveedor de dinero móvil. Para ilustrar aún más la magnitud de los servicios en línea, la GSMA señaló que más de 2 mil millones Cuentas registradas y 500 millones de usuarios activos mensuales de servicios financieros móviles en 2024.
Por ello, las empresas necesitan métodos de verificación de identidad remota para verificar a los usuarios de forma más rápida, consistente y a distancia. Harry Varatharasan, jefe de producto de ComplyCube, comparte esta opinión. Explica: “La verificación de bases de datos multi-oficina satisface esta necesidad al validar de forma remota los atributos de identidad en más de una fuente confiable. Esto acelera el proceso de incorporación sin sacrificar un alto nivel de seguridad de identidad”.”
Cómo la verificación de bases de datos reduce los riesgos de fraude de identidad
Si bien el avance hacia el mundo digital ha aumentado la comodidad y el acceso a los servicios en línea, también ha conllevado un aumento negativo del fraude. Por ejemplo, el Centro de Denuncias de Delitos en Internet del FBI de EE. UU. señala el crecimiento exponencial de los delitos cibernéticos a medida que nuestras vidas se integran más digitalmente. En 2024, observó más de $16.6 mil millones en pérdidas, particularmente en fraude y ransomware.
Además, UK Finance informa de un Aumento de 12% Se prevé que el volumen de casos de fraude alcance los 3,31 millones en 2024. Estas estadísticas ponen de manifiesto la magnitud y el impacto significativos del fraude en diversos mercados. En consecuencia, las empresas sienten cada vez más la presión de reforzar la verificación de identidad, al tiempo que mantienen una experiencia en línea fluida para los usuarios.
Con la tecnología actual, puede tomar simples toques en un teclado para secuestrar redes, paralizar sistemas de agua o incluso robar bolsas virtuales.
Dado que las verificaciones de bases de datos de identidad no requieren la presentación de documentos, también apoya la inclusión. Según el Banco Mundial, más de 800 millones Las personas carecen de una identificación oficial. La verificación en la base de datos facilita flujos de incorporación flexibles, ya que reduce la dependencia excesiva de la comprobación de documentos durante la verificación de identidad. Como resultado, quienes no pueden acceder a servicios en línea esenciales debido a la falta de documentación pueden hacerlo de forma alternativa y segura.
¿Cómo funciona la verificación de bases de datos?
Verificación de la base de datos Los procesos incluyen varios componentes esenciales para cotejar la información enviada con estas fuentes de datos externas. Los pasos clave son la recopilación de datos, la comparación y la evaluación de riesgos. Las verificaciones modernas de bases de datos de identidad incorporan inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar el proceso.
1. Recopilación de datos
En la primera fase, el cliente o la entidad deberá proporcionar los datos de identificación necesarios, generalmente mediante un formulario. Para los clientes, los datos personales más comunes son el nombre completo, la fecha de nacimiento, la nacionalidad y la dirección. En el caso de las empresas, estos datos pueden incluir información como el número de registro mercantil, el código fiscal o la dirección registrada.
2. Referencias cruzadas
A continuación, el sistema de verificación cotejará la información enviada con fuentes de datos independientes y confiables. Algunos ejemplos son las empresas de servicios públicos o de correos, los registros gubernamentales y las agencias de crédito. En esta etapa, se analizan cientos de indicadores de riesgo para identificar cualquier inconsistencia en la información enviada que pueda indicar que la identidad no es auténtica.
3. Puntuación de riesgo
Según el nivel de riesgo aceptable para cada empresa, la lógica de coincidencia determinará la relevancia y la gravedad de las posibles coincidencias identificadas durante el análisis. Esta lógica incluye reglas de coincidencia exacta, parcial y aproximada que indican si una coincidencia es un verdadero positivo, una posible coincidencia o un falso positivo. Con base en esta evaluación, a cada alerta se le asignará una puntuación de riesgo.
4. Escalada
Por último, esta etapa determina los siguientes pasos para los equipos de cumplimiento. Las alertas que cumplen con los umbrales de riesgo predefinidos suelen escalarse para su posterior verificación. Sin embargo, esto depende en gran medida de la lógica de escalamiento de la empresa, que detalla si una alerta se remitirá a revisión humana, a una debida diligencia reforzada o a la notificación inmediata al regulador.
En la práctica, la verificación automatizada de bases de datos ofrece una forma optimizada de reducir la pérdida de clientes, disminuir el esfuerzo manual y mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo, proveedores como ComplyCube ofrecen a las empresas la posibilidad de realizar una verificación de agencia precisa, segura y automatizada en menos de 3 minutos.
¿La verificación de bases de datos permite el cumplimiento de las normativas AML y KYC?
La verificación de bases de datos de múltiples agencias permite a las empresas fortalecer las obligaciones de cumplimiento de Conozca a su Cliente (KYC) y Antilavado de Dinero (AML). Por ejemplo, el Grupo de Acción Financiera Internacional (GAFI) explica cómo la verificación digital de identidad puede ayudar a... Diligencia debida del cliente (CDD) cuando son suficientemente fiables, independientes y utilizan un enfoque basado en el riesgo.
Un confiable identificación digital Puede facilitar, abaratar y hacer más segura la identificación de personas en el sector financiero.
En los EE. UU., el Regla del Programa de Identificación del Cliente (CIP) Permite la verificación sin documentos, donde la información del cliente se coteja exhaustivamente con fuentes de datos confiables. Sin embargo, la verificación de bases de datos funciona mejor como una estrategia de verificación de identidad por capas. Por ejemplo, las empresas pueden detectar discrepancias sospechosas mediante comprobaciones en múltiples agencias, mientras que la verificación biométrica ayuda a prevenir las falsificaciones profundas (deepfakes). También puede ser útil en casos de alto riesgo, donde se requiere una debida diligencia reforzada (EDD).
Los avances tecnológicos y el progreso en la digitalización pueden facilitar la realización remota de la debida diligencia del cliente.
En la UE, Reglegislación (UE) 2024/1624 Se reconocen las soluciones eIDV para la identificación y verificación segura, remota o electrónica, de clientes potenciales y existentes. Por ello, las empresas líderes integran otros métodos de verificación electrónica de identidad (eIDV) para respaldar aún más la incorporación segura, remota y conforme a la normativa. Estos métodos incluyen comprobaciones biométricas y de vitalidad, inteligencia de dispositivos y verificación de documentos.
Verificación por múltiples agencias frente a comprobaciones de una sola fuente
A diferencia de las verificaciones de fuente única, donde los datos del cliente se contrastan con una sola fuente de datos, las verificaciones de múltiples agencias comprueban los atributos de identidad en varias fuentes de datos confiables. Como resultado, la verificación de múltiples agencias aumenta la cobertura de datos y puede ofrecer mayor precisión y seguridad en la gestión de riesgos.
La verificación multi-oficina también crea un enfoque resiliente para la verificación de identidad. Por ejemplo, si una fuente de datos sufre una interrupción o se desactiva temporalmente, la verificación multi-oficina puede redirigir los datos a otras fuentes. Esto elimina la dependencia de una sola fuente y refuerza la lógica basada en riesgos.
Verificación 1+1 versus 2+2
Una verificación 2+2 es un término común para describir un tipo de lógica de coincidencia en la que se comparan al menos dos atributos de identidad con al menos dos fuentes de datos independientes. Por ejemplo, el nombre y la dirección de un cliente se verifican con los registros de una agencia de telecomunicaciones y del gobierno. En una verificación 1+1, solo se compara un atributo de identidad con una única fuente de datos.
¿Por qué y cuándo usar una comprobación de 2+2?
- Ventajas: Reduce los riesgos de fraude al dificultar que los delincuentes falsifiquen dos datos de identidad en dos fuentes de datos distintas.
- Desventajas: Esto podría generar mayor fricción durante el proceso de incorporación, ya que requiere más datos de identificación del cliente.
- Cuándo usarlo: Adecuado para escenarios de mayor riesgo, como por ejemplo para empresas reguladas o jurisdicciones con normativas más estrictas.
¿Por qué y cuándo usar una comprobación de 1+1?
- Ventajas: Crea un proceso de incorporación más rápido y rentable gracias a una menor recopilación de datos y mayores tasas de aprobación.
- Desventajas: Puede dar lugar a controles antifraude menos defendibles debido a la debilidad de las pruebas, especialmente si se ha alterado el segundo atributo de identidad.
- Cuándo usarlo: Adecuado para situaciones de menor riesgo, como la apertura y el acceso a cuentas o servicios de bajo valor.
Verificación de bases de datos frente a servicios de verificación de identidad electrónica
La verificación de bases de datos no sustituye a todos los métodos de verificación electrónica de identidad (eIDV). Por el contrario, estos métodos deben complementarse entre sí. Para ello, las empresas deben vincular cada método eIDV con su política de debida diligencia del cliente (CDD). Esto debe incluir cuándo se requiere cada método, qué umbrales de coincidencia se aplican, qué evidencia se conserva y qué resultados activan la debida diligencia reforzada (EDD) o la revisión manual.
Algunos de los métodos comunes de eIDV y cuándo deben utilizarse incluyen:
1. Biometría y detección de vitalidad
Los controles biométricos comparan una selfie o un vídeo con una imagen de confianza, normalmente contenida en un documento de identidad. Detección de vida Confirma que una persona está físicamente presente durante la sesión. Esto incluye comprobaciones de presencia, tanto pasivas como activas, que permiten distinguir si una captura es un deepfake, un vídeo sintético o una reproducción.
Ideal para:
Biométrico La verificación de presencia es crucial para combatir la magnitud de los deepfakes, los vídeos reproducidos y el fraude de identidad sintética. Demuestra que un cliente que envía información o accede a un servicio es un titular legítimo. Aborda el riesgo de posesión y presencia en la incorporación remota de usuarios.
Puedes aprender más aqui: Software de detección de vida para la confianza digital
2. Verificación de documentos
Próximo, verificación de documentos Combina autenticidad, coherencia y validación de plantillas para confirmar que un documento es válido y genuino. Utiliza tecnología avanzada, incluida la lectura de chips de comunicación de campo cercano (NFC), para identificar documentos manipulados, falsificados, caducados o sintéticos.
Ideal para:
El fraude documental constituye la base de la mayoría de los fraudes de identidad. La verificación de documentos permite detectar la manipulación de fuentes, diseños y formatos en documentos cruciales, como extractos bancarios, permisos de conducir y pasaportes, proporcionando pruebas de identidad que van más allá de la información declarada por el propio solicitante.
Puedes aprender más aqui: Verificación de documentos en el proceso KYC de principio a fin
3. Sistemas de identificación electrónica y monederos digitales
Identificación electrónica (eID) Estos sistemas son una forma de verificación de identidad respaldada por el gobierno. Permiten a las empresas autenticar y verificar los atributos de identidad mediante un marco de identidad digital reconocido a nivel nacional. Algunos de los sistemas más populares incluyen Aadhaar en India, MitID en Dinamarca y BankID en los países nórdicos.
Ideal para:
En la UE, el Sistema Electrónico de Identificación, Autenticación y Servicios de Confianza (eIDAS) está reconocido por su identificación segura y fiable del cliente. Proporciona niveles de garantía reconocidos, lo que permite un enfoque basado en el riesgo para la debida diligencia del cliente a distancia.
Puedes aprender más aqui: Una Europa digital: presentación de la cartera EUDI
4. Inteligencia del dispositivo
Inteligencia del dispositivo Analiza múltiples señales de riesgo, como la velocidad de la sesión, la integridad del navegador y la dirección IP, para identificar riesgos de fraude que podrían pasar desapercibidos en los documentos de identidad. Esto es fundamental para la detección de riesgos, ya que garantiza que la sesión de incorporación se vea coherente con la experiencia real del cliente.
Ideal para:
Para los equipos de cumplimiento normativo, las soluciones de inteligencia de dispositivos detectan patrones y actividades sospechosas vinculadas al dispositivo de un usuario. Un cliente puede superar una verificación de la base de datos utilizando datos robados reales, pero con la inteligencia de dispositivos, se puede distinguir si el dispositivo, la dirección IP, la frecuencia de uso o el patrón de comportamiento del cliente sugieren fraude.
Puedes aprender más aqui: ¿Qué es la evaluación de riesgos de los dispositivos?
5. Detección de LMA y seguimiento continuo
Si bien la verificación electrónica de identidad (eIDV) confirma los atributos de identidad, el control contra el lavado de dinero (AML) va más allá y detecta si un cliente representa un riesgo de delito financiero. Esto incluye verificar que los clientes verificados estén sujetos a sanciones, listas de personas políticamente expuestas (PEP) y listas de medios de comunicación que hayan sido objeto de críticas. Monitoreo continuo Detecta cambios en los riesgos más allá del proceso de incorporación.
Ideal para:
Para las empresas que operan en mercados regulados, un programa sólido contra el lavado de dinero (AML) debe considerarse un control independiente de la verificación de identidad (IDV). Se centra en la prevención del lavado de dinero y la financiación del terrorismo mediante el análisis de señales de riesgo más profundas que pueden variar considerablemente después de que un usuario o entidad se registre.
Puedes aprender más aqui: La mejor solución de software AML para empresas que cumplen con la normativa.
Caso práctico: Barclays bajo escrutinio por sus débiles controles contra el blanqueo de capitales.
En 2025, la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) del Reino Unido investigó a la filial británica de Barclays para determinar si el banco había infringido las leyes contra el blanqueo de capitales. Esto se produjo tras una investigación previa de dos años, durante la cual las autoridades revisaron sus controles de supervisión de transacciones.
Supervisión histórica y escrutinio continuo
Los reguladores se centraron en la supervisión histórica y en investigar cómo se verificaba y seleccionaba a los clientes de alto riesgo. Más adelante ese mismo año, el banco se enfrentó a medidas coercitivas que le impusieron multas por valor de 42 millones de libras esterlinas por fallos en la gestión del riesgo de delitos financieros.
Resultados
Este caso subraya la importancia de reforzar y vincular la verificación de identidad con los controles contra el blanqueo de capitales.
- Barclays fue multado con un total de 42 millones de libras esterlinas, de los cuales 39,3 millones correspondieron a Barclays Bank PLC y 3,1 millones a su filial en el Reino Unido.
- Un programa sólido de KYC y AML combina soluciones robustas de verificación de bases de datos con otros métodos de eIDV, como la detección de PEP y el monitoreo continuo.
¿Cómo elegir las mejores soluciones de verificación multi-oficina?
Si bien la verificación de bases de datos puede contribuir a fortalecer los controles KYC y AML, depende en gran medida de la calidad, la amplitud y la cobertura de las fuentes de datos. Además, la auditabilidad y la configurabilidad de los mecanismos de puntuación de riesgo son fundamentales para respaldar los requisitos de informes regulatorios y un proceso de debida diligencia del cliente basado en el riesgo.
En la práctica, la mejor solución de verificación multi-oficina también depende de las necesidades comerciales específicas y el perfil de riesgo de cada organización. Entre las capacidades técnicas a tener en cuenta se incluyen la personalización de la comparación y la lógica de comparación 2+2. Por otro lado, para garantizar que la solución se ajuste a los objetivos comerciales, es importante considerar la tolerancia al riesgo y la escalabilidad.
Factores técnicos a tener en cuenta al elegir la mejor solución multi-oficina:
- Múltiples fuentes confiables: Utilice un servicio con diversas fuentes de datos autorizadas, que pueden incluir, entre otras, registros gubernamentales, bases de datos comerciales y agencias de telecomunicaciones.
- Cobertura geográfica y de datos: La solución debe ser compatible con la jurisdicción donde opera su negocio y donde se encuentran sus clientes para eliminar los puntos ciegos.
- Reducción de falsos positivos: La coincidencia exacta, parcial y aproximada de nombres admite umbrales de ajuste de riesgo personalizables para reducir los falsos positivos.
- Lógica de coincidencia 2+2: Ofrece una mayor garantía de identidad y evidencia al verificar dos datos de identidad distintos, lo que contribuye a una detección de fraude más eficaz.
- Auditabilidad: Los registros de decisiones en tiempo real proporcionan pruebas, decisiones y marcas de tiempo más sólidas y transparentes para cumplir con los requisitos de presentación de informes regulatorios.
Factores empresariales a tener en cuenta al elegir la mejor solución multi-oficina:
- Costos: Analizar el coste de la automatización, la elaboración de presupuestos y cómo puede reducir la revisión manual a largo plazo.
- Tolerancia al riesgo: Evaluar los riesgos específicos del sector y del producto para determinar qué tipo de umbral de riesgo se debe ajustar.
- Escalabilidad: La solución debe estar preparada para gestionar picos de volumen o la expansión transfronteriza sin necesidad de complementos complejos ni de debilitar los mecanismos de evaluación de riesgos.
- Normas de privacidad de datos: Para garantizar el cumplimiento total, decida invertir en una solución que se ajuste a los altos estándares de las leyes de privacidad de datos, como el RGPD de la UE y el NIST de EE. UU.
- Cumplimiento normativo: Elija el servicio de acuerdo con la jurisdicción específica que requiera su negocio, ya que las obligaciones de diligencia debida del cliente (CDD) y de prevención del blanqueo de capitales (AML) pueden variar en los diferentes mercados.
Conclusiones clave
Verificación de la base de datos Es el proceso de verificación de identidad mediante la comparación de los atributos de identidad de un cliente con fuentes de datos externas y confiables.
Los beneficios de la gestión de múltiples oficinas Las comprobaciones en la base de datos de identidad incluyen una incorporación remota más rápida sin necesidad de cargar documentos.
Una identidad electrónica por capas El proceso de verificación refuerza el cumplimiento de las normas KYC al detectar posibles fraudes mediante métodos digitales fluidos.
Verificación automatizada de la oficina Acelera la verificación cruzada con múltiples fuentes de datos, protegiendo a los clientes legítimos de pasos complejos.
Empresas de alto crecimiento En los sectores de comercio electrónico, tecnología financiera y banca, se utilizan comprobaciones en bases de datos de identidad para reducir el abandono de clientes y mejorar su satisfacción.
Verificación de bases de datos para instituciones financieras y empresas reguladas.
Para las empresas que operan en mercados regulados, las ventajas de los servicios de bases de datos multi-buró son innegables. Mejoran los controles de prevención del fraude y agilizan el proceso de incorporación de clientes. A diferencia de la verificación manual de identidad (IDV), la verificación electrónica de identidad (eIDV) integra diversos métodos para ofrecer una mayor seguridad y rapidez en la identificación de los clientes. Contacte hoy mismo con ComplyCube para descubrir las ventajas de la verificación automatizada de identidades.
Preguntas frecuentes
¿La verificación de la base de datos es lo mismo que una verificación de crédito?
No. La verificación de bases de datos es más amplia que la simple comprobación de crédito. Esta última utiliza datos de agencias de crédito para analizar el historial financiero y la solvencia de un usuario. Sin embargo, la verificación de bases de datos se centra en analizar la autenticidad del usuario mediante una gama más amplia de fuentes de datos externas confiables, no solo bases de datos financieras.
¿Puede funcionar la verificación de la base de datos para clientes sin historial crediticio?
Sí. Las verificaciones en bases de datos de identidad pueden funcionar para clientes sin historial crediticio, ya que pueden utilizar otras fuentes, como archivos de servicios públicos, registros de telecomunicaciones y bases de datos de direcciones, para la verificación de identidad. La fiabilidad de las fuentes de verificación dependerá de la cobertura geográfica, las fuentes y la integridad de los datos.
¿Por qué las empresas reguladas utilizan verificaciones realizadas por múltiples agencias?
Las empresas reguladas utilizan verificaciones multi-buró porque ofrecen una defensa más sólida contra el fraude y el robo de cuentas mediante inteligencia artificial, más allá de la simple verificación de documentos o datos biométricos. Esto valida si los datos de identidad del cliente existen y son consistentes en fuentes independientes.
¿La verificación de la base de datos reemplaza la comprobación de documentos y selfies?
No. La verificación de la base de datos, la comprobación de documentos y la verificación mediante selfie deben integrarse, en lugar de considerarse sustitutas. La base de datos de identidad verifica si los datos del cliente existen y si son consistentes en múltiples fuentes de datos. La verificación de documentos ayuda a determinar si un documento es válido y auténtico, mientras que la verificación mediante selfie confirma la presencia del usuario que presenta la identidad.
¿Cómo respalda la verificación de la base de datos multi-oficina de ComplyCube los procesos KYC y AML?
Las soluciones automatizadas multi-buró de ComplyCube respaldan el cumplimiento de KYC/AML mediante una verificación de identidad segura y confiable. La empresa es un proveedor de servicios de identidad certificado bajo el marco DIATF del Reino Unido y se alinea con reguladores globales como el GAFI, la FCA del Reino Unido, FinCEN de EE. UU. y la TRA de los EAU. Sus servicios de base de datos permiten la verificación sin documentos, agilizando el proceso de incorporación.
