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GUÍA
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La guía definitiva para la prevención del fraude online en gobiernos autonómicos y locales
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Cómo elegir una solución de IAM que respalde sus objetivos más críticos
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Índice
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Modernización de IAM para gobiernos autonómicos y locales

Los gobiernos autonómicos y locales están modernizando rápidamente los servicios digitales para servir mejor a sus ciudadanos, pero al mismo ritmo que las agencias del sector público se digitalizan, las ciberamenazas y la complejidad operativa crecen con la misma rapidez. Los estafadores están aprovechando la GenAI para todo, desde deepfakes y clonación de voz hasta phishing personalizado y falsas plataformas de IA que roban credenciales de inicio de sesión. Dado que las pérdidas por fraude pueden descontrolarse rápidamente, la prevención del fraude es una parte fundamental de la estrategia de cualquier organización. ¿El resultado? Miles de millones perdidos por fraude, creciente desconfianza ciudadana y experiencias digitales llenas de fricción que socavan los objetivos de prestación de servicios. Pero hay un camino mejor.

Esta guía explora cómo las soluciones modernas de gestión de identidades y accesos (IAM) ayudan a las agencias públicas a unificar y proteger las experiencias digitales, reducir el fraude y los abusos, defenderse frente a amenazas impulsadas por IA y optimizar las operaciones. Descubra cómo ofrecer un acceso seguro y fluido a ciudadanos, empleados y partners, al tiempo que genera confianza, mejora la eficiencia y protege los recursos públicos.

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1 billón de dólares
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En pérdidas globales por estafas el año pasado, impulsadas por ataques basados en IA, incluidos deepfakes, clonación de voz y phishing personalizado dirigido a servicios gubernamentales.1

¿Cómo acertar con la prevención del fraude?

¿Cómo explotan los estafadores a las agencias gubernamentales?

Los ciberdelincuentes no son un grupo homogéneo. La palabra «estafador» evoca la imagen de una figura sombría con sudadera con capucha encorvada de forma amenazante sobre una pantalla, pero no siempre es así. Los estafadores varían ampliamente en edad y viven en todos los países. Muchos actúan en solitario, pero muchos otros operan en «redes de fraude» dirigidas por estados nación y/o por grandes organizaciones criminales bien financiadas. Algunos de estos delincuentes eligen trabajar exclusivamente online, mientras que otros son hábiles timadores que obtienen información de sus víctimas haciéndose pasar por proveedores de servicios legítimos y luego utilizan esa información para acceder a cuentas. Y, por supuesto, muchos de estos actores maliciosos utilizan la tecnología digital para ampliar enormemente el alcance y la escala de sus ataques.

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Toma de control de cuentas
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La toma de control de cuentas (ATO) es una forma de fraude especialmente dañina en la que un ciberdelincuente obtiene acceso no autorizado a la cuenta de un usuario legítimo, a menudo mediante el uso de credenciales robadas. Una vez dentro, el atacante puede cambiar la información personal, redirigir notificaciones o desviar pagos de prestaciones a su favor. En algunos casos, el objetivo ni siquiera es robar fondos directamente, sino recopilar información personal sensible para cometer fraude en otros ámbitos. Los efectos en cadena del ATO son amplios: las víctimas pueden no ser conscientes de que sus prestaciones han sido secuestradas hasta que los pagos dejan de llegar, y las agencias deben dedicar tiempo y recursos a investigar y remediar el fraude.
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Fraude en nuevas cuentas
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El fraude en nuevas cuentas suele ejecutarse mediante bots automatizados e identidades sintéticas, lo que permite a los delincuentes inscribirse en programas de prestaciones bajo falsos pretextos. Estas cuentas falsas pueden parecer legítimas y superar los procesos iniciales de verificación, lo que permite a los estafadores cobrar pagos de forma fraudulenta. Ya sea mediante credenciales robadas o identidades fabricadas, ambos tipos de fraude explotan vulnerabilidades digitales, costando a los gobiernos millones y privando a los ciudadanos legítimos de los servicios y el apoyo que merecen.
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Ingeniería social
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Las estafas de ingeniería social pueden no originarse directamente en un sitio digital de servicios gubernamentales, pero aun así pueden provocar pérdidas significativas por fraude. La ingeniería social se refiere al uso del engaño para manipular a las personas y lograr que revelen información confidencial o personal que puede utilizarse con fines fraudulentos. El phishing es un tipo de ataque de ingeniería social que se utiliza con frecuencia para robar datos de usuarios, incluidas credenciales de inicio de sesión y otra información personal. Se produce cuando un atacante, haciéndose pasar por una entidad de confianza, engaña a una víctima para que abra un correo electrónico, un mensaje instantáneo o un mensaje de texto. El estafador puede convencer a un usuario legítimo para que complete transacciones que van en contra de sus propios intereses. Uno de los mayores desafíos para detener la ingeniería social radica en que estas estafas llevan a usuarios legítimos a realizar acciones que provocan la pérdida de información personal y pagos de prestaciones. Cuando un usuario cae en una estafa de phishing, identificar la actividad fraudulenta resulta muy difícil hasta mucho después de que la transacción se haya completado.
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Pérdida de prestaciones
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El fraude representa una amenaza significativa para la integridad de los programas de prestaciones de los gobiernos autonómicos y locales, desviando recursos críticos de los ciudadanos vulnerables que más los necesitan. Cada vez más, los ciberdelincuentes atacan estos programas mediante esquemas sofisticados como la toma de control de cuentas y el fraude en nuevas cuentas, formas de robo de identidad digital que explotan debilidades del sistema y datos de identidad robados o fabricados. Estos ataques no solo provocan pérdidas financieras directas, sino que también erosionan la confianza pública en los servicios gubernamentales esenciales.

Las herramientas que utilizan los estafadores para cometer delitos

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Bots y emuladores
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Los bots pueden estar implicados en cualquiera de los vectores de ataque descritos anteriormente, pero son especialmente útiles para vectores de ataque tediosos como probar credenciales robadas o realizar ataques de fuerza bruta contra contraseñas. Los bots también son eficaces para perpetrar fraude en nuevas cuentas a gran escala. Un ataque de bots consiste en el uso de solicitudes web automatizadas para manipular, defraudar o interrumpir un sitio web, una aplicación, una API o a los usuarios finales. Los bots maliciosos representan más del 30 % del tráfico de internet.2 Los ataques con bots suelen llevarse a cabo utilizando emuladores, programas que disfrazan un dispositivo para que parezca otro. Por ejemplo, tras obtener el ID de dispositivo de un usuario y la información de su cuenta bancaria, un estafador puede utilizar un emulador para hacer que su equipo de escritorio parezca el teléfono móvil del usuario, interceptar la verificación MFA y acceder a la cuenta para transferir fondos.
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Malware y ransomware
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En ciertos casos de ingeniería social, un usuario desprevenido puede ser engañado para activar algún tipo de malware (abreviatura de "software malicioso"), que es un archivo o código, normalmente distribuido a través de una red mediante una estafa de phishing, que infecta, explora, roba o ejecuta prácticamente cualquier comportamiento que el atacante desee. Esto puede incluir ransomware, que es una forma de malware diseñada para cifrar archivos en un dispositivo, dejando inutilizables los archivos y los sistemas que dependen de ellos. Posteriormente, los actores maliciosos exigen un rescate a cambio del descifrado.

Cómo pueden los gobiernos autonómicos y locales prevenir el fraude

Una prevención eficaz del fraude requiere que las organizaciones recopilen información sobre la actividad fraudulenta para mejorar su postura defensiva.

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Detección de fraude
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La detección de fraude es la fase de señal en la que se evalúan las interacciones digitales en busca de riesgo de fraude. Los métodos tradicionales de detección se centran en la transacción, pero las herramientas modernas de detección de fraude pueden empezar a analizar las sesiones mucho antes. La información recopilada en la fase de detección de fraude constituye la base de una respuesta antifraude eficaz. Existen muchos tipos de señales de fraude y riesgo que una organización puede recopilar, y la mayoría opta por un enfoque por capas para la detección con el fin de garantizar que menos sesiones fraudulentas pasen desapercibidas. Esto implica desplegar múltiples herramientas de detección simultáneamente para medir distintos aspectos en diferentes puntos a lo largo de la sesión.
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Herramientas de toma de decisiones
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Las herramientas de toma de decisiones se utilizan para agregar las señales de la fase de detección y consolidarlas en una decisión basada en el riesgo percibido de la sesión y/o la actividad. Estas decisiones se basan en umbrales de fraude y en la lógica definida por los equipos internos de fraude y aplicada mediante herramientas de autorización. Históricamente, muchos equipos de fraude han desarrollado y creado herramientas de toma de decisiones internamente según sus requisitos específicos, pero estas herramientas propias suelen ser difíciles de mantener actualizadas a medida que surgen nuevos métodos de detección de fraude. La fase de toma de decisiones se vuelve más compleja cuando las organizaciones deben analizar el fraude a lo largo de todo el recorrido del usuario y pueden optar por iniciar medidas de mitigación en distintos puntos de la sesión, por ejemplo, no solo en el momento de la transacción, sino también al consultar información personal guardada, modificar información del perfil o cambiar la configuración del usuario. Para establecer una toma de decisiones automatizada y eficaz, los equipos de fraude deben definir la lógica que determine los niveles de riesgo que activarán la mitigación. Esta lógica se aloja en la herramienta de toma de decisiones, que debe configurarse para recopilar y analizar todas las fuentes de señales de riesgo.
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Mitigación
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La mitigación del fraude puede adoptar diversas formas. En última instancia, cualquier acción emprendida para obstaculizar un resultado potencialmente fraudulento puede considerarse mitigación. La mitigación puede incluir cerrar una sesión, verificar la identidad o simplemente reforzar la MFA para obtener mayor garantía sobre la identidad de un usuario. Lamentablemente, las medidas de mitigación conllevan el riesgo de afectar a la experiencia de usuario (UX). Implementar demasiadas herramientas antifraude puede hacer que los usuarios legítimos perciban que están siendo tratados como delincuentes. Por eso, múltiples señales (detección), combinadas con una lógica de fraude unificada (toma de decisiones) que conduce a una de varias acciones para detener el fraude (mitigación), crean el mejor equilibrio entre la prevención del fraude y la experiencia. Para reducir el impacto de la mitigación del fraude en la UX, las herramientas de prevención del fraude deben integrarse con otras herramientas que también configuran el recorrido del usuario: herramientas de autenticación y gestión de accesos, así como herramientas de verificación y validación de identidad.

Caso de uso: Gran operador inalámbrico y minorista que presta servicio a agencias del Gobierno de EE. UU.

Una empresa que ofrece servicios inalámbricos e internet para usuarios, empresas y agencias gubernamentales acudió a Ping en busca de una solución que mejorara la seguridad y facilitara a sus distribuidores autorizados y empleados la gestión de su actividad comercial.

Retos del cliente:

Solución de Ping — Detección de fraude (PingOne Protect):

Resultado final:

Herramientas antifraude

A medida que los defraudadores perfeccionan sus métodos y afinan sus enfoques, los equipos antifraude se esfuerzan por mantenerse al día. La revisión manual ya no es suficiente, por lo que proliferan las herramientas de gestión del fraude digital. Estas herramientas suelen encajar en una o varias categorías, alineándose en términos generales con uno o más de los pasos del proceso de prevención del fraude descrito anteriormente.

Protección contra el fraude en pagos

Las organizaciones perderán más por fraude a medida que más servicios continúen trasladándose al entorno online. Las herramientas automatizadas de protección contra el fraude en pagos pueden ayudar a mejorar la precisión de la detección y reducir la necesidad de que los empleados gestionen incidencias manualmente. Estas herramientas incorporan funcionalidades como reglas de riesgo, puntuación de riesgo, monitorización en tiempo real y control de velocidad para detectar y bloquear actividades de compra fraudulentas.

Detección y gestión de bots

Muchos bots están diseñados para causar daños, pero no todos son perjudiciales. Por ejemplo, Google utiliza bots legítimos para indexar y clasificar páginas web en los resultados de búsqueda. Las herramientas de detección y gestión de bots buscan distinguir entre bots buenos y malos y determinar cuáles pueden acceder a un sitio web. Esta capacidad es fundamental: tan importante como bloquear los bots maliciosos es permitir los bots legítimos para garantizar la visibilidad y relevancia de un sitio web. Estas herramientas diferencian entre visitantes humanos, bots legítimos y bots maliciosos, y utilizan machine learning e inteligencia de amenazas para detectar actividad fraudulenta. Son eficaces para evitar que los bots maliciosos lleven a cabo actividades como fraude con tarjetas de crédito, acaparamiento de inventario y credential stuffing.

Biometría conductual

A medida que los defraudadores se vuelven cada vez más sofisticados, las medidas de seguridad tradicionales como los PIN resultan menos eficaces. La biometría conductual es una herramienta cada vez más popular para diferenciar entre humanos y bots o entre usuarios humanos autorizados y no autorizados. Mientras que la biometría física captura rasgos humanos invariables como las huellas dactilares, la biometría conductual mide gestos interactivos. Por ejemplo, la forma en que sostenemos el teléfono, nuestros patrones de desplazamiento y la presión y velocidad al teclear son microgestos únicos de cada persona. Las herramientas digitales están empezando a utilizar estos datos biométricos para señalar actividad fraudulenta cuando el comportamiento de un usuario específico no coincide con su comportamiento anterior en un sitio web o cuando su comportamiento se asemeja al de un bot.

Identificación de dispositivos

La identificación de dispositivos se centra en los dispositivos en lugar de en los usuarios. Información como el tipo de dispositivo, la dirección IP, la zona horaria local y el idioma del navegador conforma una "huella" del dispositivo y puede ayudar a las empresas a detectar fraude. Por ejemplo, si un dispositivo específico está vinculado a cinco cuentas diferentes que intentan realizar compras en un sitio web, las herramientas de identificación de dispositivos registran actividad potencialmente fraudulenta. Algunas ventajas de utilizar estas herramientas son que no requieren datos personales del usuario y que pueden bloquear a defraudadores reincidentes en función del dispositivo que intentaron utilizar previamente.

Herramientas de verificación y validación de identidad

En el pasado, la identidad online se confirmaba con nombres de usuario, direcciones de correo electrónico y contraseñas. Ahora, estas medidas son insuficientes. Dependiendo de la naturaleza de sus servicios, las organizaciones deben utilizar diferentes herramientas de verificación de identidad para garantizar que la identidad declarada por un usuario coincida con su identidad real. Un componente de estas herramientas es el análisis rápido del historial de transacciones de un usuario recopilado de fuentes públicas y privadas. Esto se conoce como autenticación basada en el conocimiento (KBA) y a menudo se considera un método anticuado que añade demasiada fricción. Los métodos más modernos incluyen la evaluación de rasgos físicos del usuario. Algunas organizaciones realizan comprobaciones manuales, como pedir al usuario que muestre su pasaporte o permiso de conducir ante la cámara del ordenador. Otras utilizan herramientas biométricas faciales, tomando una foto del rostro del usuario a través de la cámara para verificar su identidad.

Herramientas de orquestación de pagos

Las organizaciones utilizan herramientas de orquestación de pagos para coordinar un proceso de transacción complejo en un único hub. Estas herramientas ayudan a evitar que las amenazas digitales penetren en las diferentes partes del proceso de pago. Las plataformas de orquestación de pagos recopilan y comparten datos que pueden ayudar a las organizaciones a añadir puntos de fricción para posibles defraudadores, al tiempo que ofrecen un proceso de transacción fluido para usuarios autorizados. Estas herramientas son especialmente útiles para prevenir el fraude en transacciones.

Herramientas de autorización

Tras autenticar a los usuarios, la organización puede concederles distintos niveles de acceso dentro de su sitio web. Las herramientas de autorización conceden o deniegan permisos mediante configuraciones y parámetros definidos por los equipos de seguridad y utilizando tokens de acceso. Algunas herramientas se centran únicamente en la autorización, mientras que otras combinan funcionalidades de autenticación y autorización. Al utilizar herramientas de autorización, las organizaciones establecen una infraestructura que determina el acceso y los permisos tanto de usuarios externos como de miembros internos de la empresa.

Las herramientas de autorización dinámica —también conocidas como control de acceso basado en atributos (ABAC) o gestión de autorización externalizada (EAM)— van mucho más allá de las herramientas de autorización tradicionales al ofrecer a las organizaciones la capacidad de evaluar cualquier conjunto de datos y aplicar decisiones basadas en políticas sobre qué acciones están permitidas en función de esos datos.

Hubs de fraude y delitos financieros

Los hubs de fraude y delitos financieros —a veces llamados hubs de toma de decisiones— se utilizan para simplificar y automatizar el proceso de toma de decisiones. A menudo se trata de herramientas de autorización con ciertas capacidades de orquestación. El objetivo de estas herramientas es simplificar la gestión del fraude centralizando la lógica y la toma de decisiones relacionadas con el fraude. El mayor beneficio de estas herramientas es su promesa de reducir significativamente la necesidad de revisión manual.

El papel de los equipos de fraude y riesgo

Con el aumento del comercio electrónico y el consiguiente incremento del fraude online, resulta más difícil para la mayoría de las empresas supervisar y prevenir el fraude manualmente sin la ayuda de herramientas automatizadas. Sin embargo, algunas empresas dependen exclusivamente de equipos humanos para la detección y prevención del fraude. Esta decisión suele basarse en la idea de que los trabajadores humanos pueden identificar el fraude con mayor precisión y reducir la tasa de falsos positivos examinando cada caso de forma individual. Estos profesionales utilizan su conocimiento específico de la empresa para adaptar el enfoque de prevención del fraude al contexto único de la organización.

No obstante, existen desventajas al emplear un equipo dedicado específicamente a la prevención del fraude: supone un coste elevado para las empresas; las exigencias sobre estos equipos pueden variar significativamente entre los periodos de pico y de caída de ventas; y las personas pueden tardar más que las herramientas automatizadas en detectar y prevenir el fraude, lo que genera frustración en los usuarios.

La mayoría de las organizaciones tienden a adoptar un enfoque de automatización parcial, en el que los equipos de fraude y riesgo realizan algunas revisiones manuales, pero también se centran en estrategias más amplias de prevención del fraude basadas en datos procedentes de herramientas automatizadas.

La naturaleza aditiva de la prevención del fraude

Dado que los métodos de fraude son cada vez más sofisticados y evolucionan con rapidez, las medidas antifraude deben adaptarse constantemente. Esto puede resultar frustrante para las empresas que dedican un esfuerzo considerable a decidir, desarrollar e implementar una estrategia antifraude. En lugar de poner el énfasis en el uso de herramientas y tecnologías específicas, una estrategia antifraude debería centrarse en principios generales, como determinar los recursos financieros y humanos que se destinarán a la lucha contra el fraude. Además, las empresas deberían adoptar nuevas tecnologías antifraude para reforzar —no sustituir— las existentes. Adoptar un enfoque aditivo frente al fraude puede mejorar la eficacia de estas medidas y optimizar la inversión de las empresas en recursos de ciberseguridad.

Una nota sobre los equipos de identidad

Aunque en el pasado los equipos de fraude solían operar de forma aislada, esto está empezando a cambiar. Con la llegada de nuevas tecnologías en detección de fraude, verificación de identidad y gestión de accesos, los equipos de identidad ahora pueden colaborar con los equipos de fraude en beneficio de toda la organización. A medida que el enfoque de la prevención del fraude pasa de proteger la transacción a proteger todo el recorrido del usuario de principio a fin, integrar herramientas de identidad y fraude en flujos de usuario seguros y sin fricciones puede ayudar a ambos equipos a cumplir sus métricas.

Construir un caso para la integración: prevención del fraude y el recorrido integral del usuario

El coste de una mala UX

Las administraciones estatales y locales no compiten por clientes en el sentido tradicional, pero la experiencia sigue siendo importante. Cuando los servicios digitales son difíciles de acceder, confusos o excesivamente complejos, los residentes no solo “convierten” menos, sino que recurren a centros de atención telefónica, visitas presenciales o directamente posponen la gestión. Aunque los ciudadanos esperan un cierto nivel de seguridad al acceder a los servicios gubernamentales, una fricción excesiva crea barreras para la adopción y erosiona la confianza. Las experiencias inconsistentes o frustrantes terminan llevando a las personas hacia canales menos eficientes, lo que incrementa los costes operativos y limita el impacto de las iniciativas digitales.

Seguridad vs. fluidez: encontrar el equilibrio

Los ciudadanos y terceros valoran la seguridad, la comodidad y la privacidad. No existe una fórmula perfecta que funcione para todas las organizaciones, pero adoptar un enfoque integrado de la prevención del fraude y la identidad del usuario puede ayudar a encontrar el equilibrio adecuado. La clave está en evaluar continuamente las sesiones de usuario para detectar fraude e introducir fricción mediante la activación de medidas de mitigación solo cuando sea necesario.

Diagram showing a user authentication flow that filters and verifies access. A large group of users is first analyzed to identify bots and emulators, which are removed. Remaining users are assessed for risk: low-risk users are granted easy access, while suspicious users are challenged with additional verification steps, allowing legitimate users through and blocking high-risk actors.

Integrar las herramientas adecuadas

El recorrido del usuario está en el centro de todo lo que hace su organización, y la prevención del fraude desempeña un papel importante. Las herramientas independientes de detección de fraude no son eficaces si la información que recopilan no se incorpora al recorrido global del usuario. Los equipos de fraude e identidad pueden y deben colaborar para orquestar recorridos centrados en la confianza.

Diagram illustrating how fraud detection and identity capabilities span a digital journey. The journey includes stages such as account opening, login, account activity, access to PII data, and payments or fund transfers. Across these stages, layered capabilities include bot mitigation, device identification and telemetry, behavioral biometrics, and transaction/event monitoring. Identity proofing tools are used at onboarding, while authentication tools apply throughout. All capabilities are connected through orchestration to deliver continuous, adaptive security across the entire user journey.

La evolución constante de la estrategia antifraude

Por supuesto, incluso el modelo descrito anteriormente no puede permanecer estático. Los defraudadores están motivados, cuentan con conocimientos técnicos y son incesantemente ingeniosos. Surgen constantemente nuevos tipos de ataque, y los equipos de fraude suelen verse obligados a reaccionar ante los cambios en el panorama del fraude. Todo el entorno evoluciona tan rápido que, para cuando una organización ha definido, consensuado e implementado su estrategia, pueden haber aparecido nuevas amenazas que la hagan irrelevante.

Una estrategia antifraude eficaz debe centrarse en principios de alto nivel más que en detalles de implementación, ayudando a la empresa a tomar decisiones más inteligentes sobre el mejor enfoque para detectar, prevenir y gestionar el fraude. En lugar de comprometerse con un conjunto específico de herramientas y técnicas, una estrategia antifraude bien definida puede establecer los principios generales para adoptar, mantener y reforzar las medidas antifraude mediante la tecnología. Un punto clave aquí es que se trata de una carrera armamentística; a medida que los defraudadores desarrollan nuevas técnicas de explotación, los investigadores y las empresas de software crean nuevas contramedidas. Una estrategia antifraude pragmática pondrá el énfasis en la necesidad de mantenerse al día mediante la inversión continua tanto en nuevas tecnologías como en profesionales con las competencias necesarias para aplicarlas. Los defraudadores no se quedan quietos, por lo que los equipos de fraude tampoco pueden permitirse dormirse en los laureles. Su estrategia de prevención del fraude requerirá revisiones constantes y actualizaciones periódicas para garantizar que usted y sus usuarios sigan protegidos.

Sin embargo, con las herramientas adecuadas en su arsenal, tendrá la agilidad necesaria para seguir el ritmo del dinámico panorama del fraude.

  1. https://sift.com/index-reports-ai-fraud-q2-2025/
  2. https://securitytoday.com/articles/2023/05/17/report-47-percent-of-internet-traffic-is-from-bots.aspx#:~:text=Imperva%20Inc.,increase%20ov
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¿Listo para dar el siguiente paso?
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Descubra cómo las soluciones modernas de IAM de Ping Identity ayudan a las administraciones estatales y locales a prevenir el fraude, proteger los recursos públicos y ofrecer experiencias digitales fluidas a todos los ciudadanos.
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