Ancla las señales a identidades biométricas verificadas
TrustGraph ancla las señales de fraude y confianza a identidades biométricas que Incode verifica con su tecnología y, donde están disponibles, con fuentes gubernamentales.
TrustGraph
La primera red de confianza creada para la era agéntica
TrustGraph ayuda a las instituciones a detectar el fraude recurrente aunque cambien el nombre, el documento o el dispositivo, y a reconocer a los clientes legítimos con menos fricción, sin exponer sus datos.
TrustGraph ya genera resultados para empresas líderes
Hasta 53%
más fraude detectado que con los modelos actuales de la institución por sí solos.
Institución con mejores resultados en el programa de acceso anticipado de Incode.
$50M+
invertidos en la tecnología patentada que protege la privacidad detrás de TrustGraph, con más de una década de investigación.
La desarrolló Identiq, que Incode adquirió en 2026.
Lo que TrustGraph hace posible
Inteligencia de red sin exponer registros de clientes
El fraude pasa de una institución a otra, pero la inteligencia para detectar patrones recurrentes se queda aislada en cada una. La tecnología de TrustGraph protege la privacidad y conecta esa inteligencia en toda la red sin concentrar ni exponer datos de clientes.
Tres avances que cambian la forma en que las instituciones combaten el fraude
Conecta inteligencia sin exponer datos
Una criptografía que protege la privacidad conecta la inteligencia de fraude de las instituciones participantes sin concentrar, intercambiar ni exponer registros de clientes.
Reconoce a los usuarios legítimos
TrustGraph ayuda a detectar el fraude recurrente y a reconocer a los clientes legítimos con señales positivas de confianza, lo que reduce la fricción innecesaria mientras cada institución conserva el control de sus decisiones.
Con la confianza de líderes de la industria
“TrustGraph brings the signals from individual clients together as a network. If Company A experiences something bad, we know the same actor will try Company B, and with Incode, Company B doesn’t have to face that attack as if it were the first time.”
Navjeet GrewalManaging Director, Verification and Digital Credentials, InteracLa red de pagos e identidad de Canadá, que conecta a casi 300 instituciones financieras.
El problema
Los ataques se repiten de una institución a otra, pero cada una ve solo el intento que tiene enfrente
Antes, el fraude crecía con personas y después con software. Hoy, los agentes de IA pueden crear identidades falsas, falsificar documentos, aprender de cada rechazo y lanzar miles de variantes del mismo ataque contra distintas instituciones a velocidad de máquina.
60%+
de los intentos de fraude usarán IA para finales de 2026, según proyecciones
Incode
50%+
más instituciones reciben ataques de defraudadores recurrentes que hace cinco años
Cómo funciona
Así conecta TrustGraph la inteligencia sin exponer datos de clientes
Una consulta que protege la privacidad, en lugar de una base compartida de datos de clientes.
Lo que obtienes
Detecta más fraude y reduce la fricción para los clientes legítimos
Detecta más fraude
Descubre la actividad recurrente y coordinada que tus modelos actuales no alcanzan a ver por sí solos.
Reconoce a los clientes legítimos
Usa el historial de verificación confiable para sumar contexto positivo a las decisiones de riesgo.
Investiga la actividad conectada más rápido
Reúne las sesiones relacionadas en lugar de revisarlas una por una.
Protege los datos de los clientes
Suma inteligencia de red sin crear una base central de registros de clientes. Los registros se quedan en la institución que los resguarda.
Cómo encaja todo
Navega la era agéntica con inteligencia de red que protege la privacidad
La computación segura multipartita permite encontrar coincidencias entre instituciones participantes sin comprometer la privacidad, con cuatro protecciones de privacidad en cada consulta. Además, la red ya contempla a los agentes de IA que actúan en nombre de los clientes.
La tecnología
La red conecta señales sin exponer registros de clientes
Con computación segura multipartita, las instituciones identifican coincidencias en sus señales de fraude y confianza en toda la red sin exponer los registros de clientes de las demás.
Tu entornoSin datos personales desde el origenRostro, documento y dispositivo pasan a ser valores unidireccionales dentro de tu entorno.Fragmentos criptográficos aleatoriosCada consulta usa fragmentos nuevos y aleatorios. Por sí solo, un fragmento no revela nada.
Rostroa91f…
Documento7c2e…
Dispositivo3b0d…
a91f…••••••••••••
Posible defraudador recurrenteAT_RISK
Privacidad
La privacidad forma parte de la arquitectura de TrustGraph
TrustGraph protege las identidades de los clientes, oculta qué instituciones solicitan y aportan señales, e impide que las instituciones que aportan vean los resultados de las consultas.
No existe un repositorio central de registros de clientes que alguien pueda vulnerar.
Protección de la identidad del usuarioLos identificadores de los clientes salen del entorno de la institución sin datos personales.
Protección de la institución solicitanteLos demás participantes no saben qué institución envió la consulta.
Protección de las instituciones participantesLa institución solicitante no sabe qué participantes aportaron al resultado.
Sin divulgación del resultadoLas instituciones que aportan no conocen el resultado de la consulta.
Lista para la era agéntica
Extiende la inteligencia de red a los agentes de IA
Los agentes de IA ya abren cuentas y operan en nombre de los clientes, y TrustGraph los reconocerá como participantes de la red de confianza. Junto con Agentic Identity, conectará a los agentes con personas verificadas y habilitará señales de confianza y fraude entre las instituciones participantes.
Quién está detrás del agente
Agentic Identity verifica a la persona y la autoridad del agente para actuar en su nombre.
El agente es un participante
Su actividad genera señales para la red: fraude recurrente o un historial confiable.
Personas y agentes en una misma red
La identidad del agente más la inteligencia de confianza entre instituciones.
El soporte nativo para actividad agéntica está en la hoja de ruta. Ilustrativo.
¿En qué se diferencia TrustGraph de un consorcio antifraude?
Los consorcios tradicionales suelen concentrar o intercambiar información de clientes para generar inteligencia de fraude. TrustGraph usa criptografía que protege la privacidad para comparar señales entre instituciones participantes sin crear un repositorio central de registros de clientes.
¿Los datos de los clientes salen del entorno de mi institución?
TrustGraph usa criptografía patentada de par a par para conectar señales de fraude y confianza entre instituciones participantes sin crear una base central de registros de clientes. Los registros se quedan en la institución que los resguarda; la red solo usa información criptográfica protegida para identificar coincidencias.
¿TrustGraph toma decisiones de fraude por mi institución?
No. TrustGraph aporta señales de riesgo y de confianza con códigos de razón explicables. Cada institución aplica sus propias políticas de riesgo para aprobar, revisar, pedir una verificación adicional o rechazar un intento.
¿Cómo reconoce TrustGraph a los clientes legítimos?
TrustGraph puede generar señales positivas de confianza para los clientes que ya completaron con éxito su verificación en instituciones participantes; así reduce la fricción innecesaria sin alterar los controles de decisión existentes. Cuando aparecen una señal de fraude y una de confianza, gana la señal de fraude.
¿Qué señales devuelve TrustGraph?
TrustGraph devuelve seis categorías de señales: posible defraudador recurrente, fraude de primera parte, actividad inusual, velocidad, riesgo de red de fraude y una señal de confianza de impulso de aprobación. Cada señal llega con la razón que la activó y sin ningún registro de cliente, y cuando aparecen una señal de fraude y una de confianza, gana la señal de fraude. Conoce todas las señales que devuelve TrustGraph.
Lo que sigue