Detectar fraude
Antes de extraer.
70 detectores forenses analizan metadatos, fuentes, estructura y patrones de píxeles, detectando manipulaciones invisibles al ojo humano. Cientos de firmas de documentos. Cero plantillas para entrenar.
Agendar una demo
No puede extraer datos
En los que no puede confiar.
El fraude documental se está acelerando. La IA facilita las falsificaciones y la verificación tradicional no puede seguir el ritmo. Las cifras cuentan la historia.
pérdidas proyectadas por fraude en EE. UU. debido a la IA generativa para 2027.
de los documentos financieros enviados en línea muestran signos de fraude o manipulación.
aumento interanual de falsificaciones de documentos digitales en 2024.
de todo el fraude documental es ahora falsificación digital, superando por primera vez a las falsificaciones físicas.
*1 Deloitte Center for Financial Services. Generative AI could enable $40B in U.S. fraud losses by 2027.
*2 Inscribe, 2026 Document Fraud Report. 1 in 16 financial documents show signs of fraud.
*3 Entrust / Onfido, 2025 Identity Fraud Report. 244% surge in digital document forgeries, 57% of all document fraud now digital.
Tres capas de análisis forense.
Cero lectura de contenido.
Cada documento pasa por un pipeline determinista que analiza la estructura, no el contenido. Sus datos permanecen privados. El análisis forense es exhaustivo.
Extracción base
Se extraen hechos estructurales del PDF: metadatos, fuentes, imágenes, historial de revisiones. No se lee contenido. Solo propiedades forenses.
Detección de señales
70 detectores independientes escanean a través de 6 dominios forenses. Cada detector es determinista. Sin LLMs, sin alucinaciones.
Hallazgos y puntuación
Las señales se consolidan en hallazgos, se puntúan en los dominios forenses y se les asigna un veredicto accionable.
Veredictos sobre los que puede actuar.
No puntuaciones que tenga que interpretar.
Cada documento obtiene uno de cuatro veredictos, respaldados por hallazgos explicables. Sin conjeturas, sin umbrales que ajustar.
Confiable
Coincide con una firma de documento institucional conocida. El diseño, los metadatos y la estructura son consistentes con plantillas auténticas conocidas. Autoapruebe con confianza.
Normal
No se encontró evidencia de modificación. Pueden existir anomalías menores, pero son consistentes con los workflows de creación de documentos estándar.
Advertencia
Múltiples indicadores justifican una revisión humana. Se detectaron signos de modificación o inconsistencias en los dominios forenses.
Alto riesgo
Fuerte evidencia de manipulación. Se detectaron alteraciones de contenido, empalme de fuentes o anomalías estructurales en múltiples dominios forenses.
Cada documento examinado
Desde todos los ángulos.
Detectores independientes operan en seis dominios forenses. Cuando múltiples dominios marcan el mismo documento, el veredicto tiene mayor peso.
Integridad del contenido
Verifica que el contenido del documento no haya sido alterado, superpuesto o reescrito después de su creación.
Análisis forense de tipografía
Analiza fuentes, espaciado de texto y consistencia tipográfica para detectar texto insertado o modificado.
Análisis de metadatos
Verifica los metadatos del documento en busca de signos de manipulación, incluyendo fechas inconsistentes y propiedades faltantes.
Análisis estructural
Examina la estructura interna del PDF en busca de capas ocultas, complejidad inusual o rastros de edición posterior a la creación.
Análisis forense de medios
Marca imágenes generadas por IA, fotos empalmadas y otros signos de que las imágenes incrustadas han sido fabricadas o alteradas.
Análisis de seguridad
Valida firmas digitales, detecta scripts incrustados y verifica modificaciones posteriores a la firma.
Más fuertes juntos: Una sola anomalía puede ser ruido. Cuando dominios independientes marcan el mismo documento, el veredicto refleja esa convergencia.
No solo lo que está mal.
Lo que está bien.
Cada documento recibe indicadores de confianza: señales positivas que confirman la autenticidad. Cuando todos se aprueban, puede autoaprobar con confianza.
Cientos de firmas de documentos financieros e institucionales
Biblioteca de plantillas seleccionada, en continuo crecimiento
Holofin mantiene una biblioteca seleccionada de firmas de documentos de cientos de instituciones financieras, agencias gubernamentales, aseguradoras y emisores corporativos. Cuando un documento coincide con una firma conocida, obtiene el nivel de confianza más alto: Confiable.
Detección de fraude que reside dentro de
su pipeline de documentos.
A diferencia de las herramientas de fraude independientes, Holofin ejecuta el análisis forense como un paso nativo en su Workflow, junto con la clasificación, segmentación y extracción. Un pipeline. Una llamada a la API.
Recibido
Análisis
Enrutamiento
Verificar, luego extraer
El análisis de fraude se ejecuta antes de la extracción. Nunca desperdicia cómputo en documentos manipulados.
Una API, pipeline completo
Sin proveedores separados para fraude, clasificación y extracción. Una integración, una respuesta.
Enrutamiento nativo del Workflow
Enrute documentos por veredicto. Apruebe automáticamente los confiables. Escale las advertencias. Bloquee los de alto riesgo.
Analizamos la estructura,
no el contenido.
La detección de fraude de Holofin examina propiedades forenses: marcas de tiempo de metadatos, tablas de fuentes, historial de revisiones de PDF, estadísticas de imágenes, patrones estructurales. Nunca lee el contenido textual de sus documentos durante el análisis de fraude.
Los datos financieros sensibles, la información personal y los secretos comerciales permanecen privados. El sistema determina si un documento ha sido manipulado examinando cómo se construyó, no lo que dice.
¿Listo para asegurar su
Pipeline de documentos?
Vea cómo el análisis forense, los veredictos procesables y la integración del pipeline pueden proteger sus operaciones.