Incode invests in privacy-first architecture and acquires Identiq.

Agente de IA de riesgo

Decisiones de fraude impulsadas por IA que ven el panorama completo

Risk AI Agent va más allá de la puntuación aislada mediante el uso de ML adaptativo para evaluar las señales de manera integral, lo que reduce la sobrecarga manual y brinda decisiones más inteligentes y conscientes del contexto.

A screenshot showing the interface of Incode Risk AI agent, including options for biometric matching, ICR & data cross-checks, Deepsight, and behavior and device signals.

Los líderes de la industria confían en Incode para su prevención de fraude de IA

Prevención de fraude más inteligente

Inteligencia holística, mejores resultados

Reduzca su carga operativa y aumente la precisión de las decisiones mediante un conjunto cada vez mayor de señales contextuales y de comportamiento.

Atrapar fraudes comunes pero pasados por alto

Las sesiones en las que las comprobaciones solo cumplen con umbrales rígidos pueden deslizarse, pero se marcan cuando se evalúan en contexto.

Aprobar más buenos usuarios

Las fallas límite que se habrían rechazado erróneamente se aprueban cuando la sesión general indica fiabilidad.

Reduzca el esfuerzo manual

Sin umbrales ni reglas que administrar. Risk AI Agent se adapta automáticamente, reduciendo la configuración y el tiempo de revisión manual.

Illustration of risk ai agent.

Defensa inteligente

Cómo funciona Risk AI Agent

Nuestro modelo avanzado de toma de decisiones está capacitado en su entorno de cliente único, evaluando señales de su configuración, flujos de usuario y contexto regional.

Evaluación holística

Resultados equilibrados

Siempre adaptándose

Ejecutar sin esfuerzo

Control sin fisuras

Evaluación holística

Cada señal de riesgo se sopesa en conjunto, de la misma manera que un analista humano considera el contexto completo de una sesión antes de tomar una decisión.

Resultados equilibrados

Al sopesar cada señal de riesgo en contexto, Risk AI Agent minimiza los rechazos falsos mientras bloquea más fraudes.

Siempre adaptándose

Capacitación continua sobre sus sesiones, aprendizaje del fraude y patrones de conversión, y evaluación de señales en combinación para anticiparse a las amenazas emergentes.

Ejecutar sin esfuerzo

Implemente una vez y permita que Risk AI Agent optimice las decisiones automáticamente, sin reglas manuales ni ajustes constantes.

Control sin fisuras

Capacitación continua sobre sus sesiones, aprendizaje del fraude y patrones de conversión, y evaluación de señales en combinación para anticiparse a las amenazas emergentes.

Reconocido por su excelencia

Redefinición de la verificación de identidad

Incode establece el estándar de velocidad, precisión y seguridad al combinar modelos patentados de IA, profunda experiencia biométrica e inteligencia de fraude en el mundo real.

Incode ha sido reconocido como un Líder en el Magic Quadrant™ de Gartner® para Verificación de Identidad por segundo año consecutivo.

Abstract Incode graphic.

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Incode es reconocido como Proveedor Líder en el índice Link™ de Liminal para KYC.

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Valorado con la máxima puntuación por los clientes en el índice de G2 para Verificación de Identidad

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Diseñado para una defensa más fuerte

Risk AI Agent funciona de manera confiable con impacto inmediato, lo que hace que su defensa contra el fraude sea más inteligente, más rápida y más fácil de escalar.

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Incode Risk AI Agent

Frequently Asked Questions

An AI risk agent is an autonomous system that evaluates identity signals, behavioral patterns, and transaction context in real time to generate a risk score and take automated action — approving, flagging, or blocking — without human intervention.

Rules-based systems apply static if/then logic that fraudsters can learn and evade. AI fraud detection uses adaptive machine learning models trained on billions of signals, detecting novel fraud patterns that no predefined rule could catch.

Risk scoring assigns a numerical probability of fraud to each identity interaction — from 0 (low risk) to 100 (high risk) — based on document quality, biometric confidence, device signals, behavioral anomalies, and historical fraud patterns.

Incode Risk AI uses entity-level context — combining document, biometric, device, and behavioral signals — to distinguish legitimate edge cases from genuine fraud, reducing false positives that cause unnecessary friction for good users.

Yes. Synthetic identity fraud — where fraudsters combine real and fabricated data — leaves specific signals across document metadata, biometric consistency, and behavioral patterns. Incode Risk AI is trained to surface these cross-signal anomalies automatically.