La CNBV registra al menos 35 ataques exitosos contra instituciones bancarias privadas desde 2019; la inteligencia artificial abre nuevos riesgos para el sector financiero
El avance acelerado de la inteligencia artificial y la creciente sofisticación de los ciberdelincuentes han elevado los riesgos para el sistema financiero mexicano. De acuerdo con información de la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), obtenida mediante mecanismos de transparencia, al menos 35 ciberataques lograron vulnerar los sistemas de bancos privados del país desde 2019, con pérdidas acumuladas estimadas en mil 955.8 millones de pesos.
Los incidentes muestran que las organizaciones criminales han recurrido a una amplia variedad de métodos para obtener recursos, desde la explotación de vulnerabilidades en cajeros automáticos y servicios de transferencias hasta el uso de credenciales robadas, código malicioso y alteraciones físicas y lógicas de infraestructura bancaria.
Entre los casos con mayores afectaciones destaca un ataque ocurrido en mayo de 2019, que generó pérdidas por 462 millones de pesos. De acuerdo con el registro de la CNBV, personal de terceros que laboraba al interior de la institución realizó operaciones apócrifas de depósito de intereses mediante un archivo de carga por lote desde un ambiente de desarrollo.
Un mes antes, en marzo de 2019, otro incidente ocasionó daños por 260 millones de pesos, luego de que los atacantes aprovecharan vulnerabilidades en la infraestructura de cajeros automáticos para provocar que múltiples equipos dispensaran efectivo en distintas partes del país.
En marzo de 2021 se registró otro de los ataques de mayor impacto económico, con pérdidas estimadas en 474.4 millones de pesos. El incidente estuvo relacionado con el servicio de transferencias a través de sucursales de una institución de crédito y su casa de bolsa.
Durante el cierre de 2024 también se documentaron dos ataques contra servicios de transferencias. El primero, ocurrido en noviembre, provocó pérdidas por 161.99 millones de pesos, mientras que el segundo, registrado en diciembre, alcanzó un impacto económico de 204.12 millones.
Ransomware y robo de credenciales
Los registros de la CNBV muestran además el uso de ransomware y otros tipos de código malicioso. En febrero de 2026, una institución financiera sufrió un ataque mediante la infección con código malicioso de tipo ransomware, con pérdidas estimadas en 91.76 millones de pesos.
En abril de 2024, otro incidente afectó tanto canales electrónicos como sucursales de una institución financiera, generando un impacto económico calculado en 16.38 millones de pesos.
Entre las técnicas detectadas también se encuentran los retiros ilícitos de efectivo mediante la manipulación física y lógica de cajeros automáticos, incluida la instalación de hardware y software no autorizado.
En otros casos, los delincuentes utilizaron credenciales sustraídas a clientes para acceder a dispositivos móviles y evadir los controles de seguridad de aplicaciones bancarias, con el objetivo de realizar transferencias por encima de los límites establecidos.
También se identificaron ataques contra sistemas de corresponsalía, mediante los cuales los responsables efectuaron numerosas transferencias con cargo a la cuenta ómnibus de un corresponsal hasta agotar los recursos disponibles.
CNBV reserva nombres de bancos
Aunque los registros permiten conocer las características de los ataques y sus impactos económicos, la CNBV mantiene bajo reserva los nombres de las instituciones afectadas.
La Comisión argumentó que esa información fue entregada con carácter confidencial por las propias instituciones financieras y que corresponde a éstas la titularidad de los datos.
El Comité de Transparencia de la CNBV confirmó esta clasificación durante su Décima Primera Sesión Ordinaria, celebrada el 18 de junio de 2026.
Banco de México advierte riesgo para la estabilidad financiera
El Banco de México ha advertido que los ciberataques contra instituciones del sector financiero se han incrementado a nivel mundial, particularmente contra bancos, bancos centrales y sistemas de pagos internacionales.
La autoridad señala que las instituciones financieras están especialmente expuestas debido a su elevado nivel de automatización, la complejidad de sus procesos y el volumen de recursos que administran.
Los ataques pueden provocar interrupciones de servicios tecnológicos, afectar la integridad y confidencialidad de información de las instituciones y sus clientes, además de generar pérdidas económicas.
El riesgo adquiere una dimensión mayor cuando se trata de instituciones de relevancia sistémica o infraestructuras de los mercados financieros, debido al nivel de interconexión y dependencia existente entre los participantes del sistema.
Inteligencia artificial, el nuevo desafío
A estos riesgos se suma el desarrollo de modelos de inteligencia artificial capaces de analizar software y detectar vulnerabilidades con una velocidad y escala que podrían ser aprovechadas por actores maliciosos.
En abril de 2026, Anthropic presentó Claude Mythos Preview, un modelo enfocado en capacidades avanzadas para analizar código y detectar vulnerabilidades de software. El desarrollo generó preocupación precisamente por la posibilidad de automatizar la identificación de fallas de seguridad que anteriormente requerían meses de trabajo especializado.
El riesgo radica en que una vulnerabilidad de día cero puede ser desconocida incluso para los desarrolladores del software afectado. Si un atacante consigue identificarla antes que los responsables de seguridad, puede explotarla mientras todavía no existe un mecanismo de defensa disponible.
Para el sector bancario mexicano, la combinación de una creciente dependencia tecnológica, la interconexión de los sistemas financieros y herramientas de inteligencia artificial cada vez más sofisticadas representa un nuevo frente de riesgo.
Los casi 2 mil millones de pesos en pérdidas documentadas desde 2019 muestran que el problema ya tiene consecuencias económicas concretas. El desafío ahora será impedir que las nuevas capacidades de la inteligencia artificial conviertan las vulnerabilidades digitales en ataques más rápidos, automatizados y difíciles de contener.