Detectar fraude
Antes de extraer.
100+ 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.
Dentro del PDF.
Cada capa, verificada.
100+ detectores independientes escanean a través de 6 dominios forenses. Cada detector es determinista. Sin LLMs, sin alucinaciones.
Un extracto bancario que a simple vista parece correcto. Bajo esa página, un PDF es una pila de capas, y una modificación suele dejar rastro en alguna de ellas.
Qué herramienta escribió el archivo y cuántas veces se guardó. Una página escrita de forma distinta a las demás páginas del banco apunta a una modificación.
Página reescrita por otra herramienta
Un dígito escrito después suele venir de una fuente, o de una variante de fuente, que el resto del extracto nunca usa.
Análisis forense de fuentes
Lo que lee un programa puede diferir de lo que se dibuja. Aquí la página muestra 7 250,00 mientras el texto de debajo dice 1 250,00.
El texto coincide con lo dibujado
El importe original puede sobrevivir en una capa oculta a la vista, justo debajo del nuevo.
Contenido de capa oculta
El texto puede quedar en el archivo pero fuera de la página visible, como un pie de página recortado.
Texto oculto fuera de la página
Las cifras deben concordar entre sí: un IBAN que supera su dígito de control, operaciones fechadas dentro del periodo del extracto.
Comprobaciones de IBAN y fechas
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
Al menos un rastro que merece una revisión humana: un indicio de modificación o una incoherencia en el archivo.
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
Las comprobaciones estructurales se ejecutan antes de la extracción, así un archivo alterado puede detenerse pronto. Las comprobaciones de las cifras se ejecutan una vez leídas.
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.
Hecho para verificar,
no para recopilar.
La detección de fraude de Holofin examina cómo se construyó un documento: marcas de tiempo de los metadatos, tablas de fuentes, historial de revisiones del PDF, estadísticas de imagen, patrones estructurales. Cuando una comprobación necesita las cifras, como el dígito de control de un IBAN o las fechas de un extracto, solo las lee para contrastarlas entre sí.
Los datos financieros sensibles, la información personal y los secretos comerciales siguen siendo privados.
Detección de fraude por tipo de documento
Verificación forense adaptada a los documentos que más recibe: nóminas, notificaciones fiscales, extractos bancarios, comprobantes de domicilio y más.
Capacidades relacionadas
Detección de duplicados
El mismo documento usado dos veces, detectado en diferentes expedientes.
Autenticidad de documentos
Sellos 2D-Doc y zonas MRZ, verificados criptográficamente.
Detección de retoques por IA
Páginas renderizadas de nuevo por un generador de imágenes por IA, cada una puntuada sobre 100.
¿Listo para asegurar su
Pipeline de documentos?
Vea cómo el análisis forense, los veredictos procesables y la integración del pipeline pueden proteger sus operaciones.