21 de mayo de 2024
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¡Atención, buscadores de empleo! Aumentan un 1200% las estafas laborales

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  • En España, la pérdida promedio por cliente debido a estafas laborales fue de 1.651 €, siendo los jóvenes de entre 20 y 35 años el grupo demográfico más afectado.
  • Según datos de Revolut, las estafas laborales son la nueva modalidad de fraude a tener en cuenta, con un aumento del 1,200% en los casos reportados a lo largo de 2023.

Revolut, el banco digital con 3 millones de clientes españoles y 40 millones en todo el mundo,ha alertado a los nuevos buscadores de empleo sobre el incremento significativo en el número de estafas laborales. Datos recientes muestran que las estafas de reclutamiento fueron más de 12 veces más frecuentes (un aumento del 1,200%) en los últimos cuatro meses de 2023 en comparación con el primer trimestre del mismo año.

Esta advertencia coincide con la publicación del primer Informe de Delitos Financieros y Seguridad del Consumidor de Revolut. Basado en una extensa investigación interna y análisis de datos sobre 2023, el informe busca arrojar luz sobre el creciente sector de estafas y fraudes en todo el mundo, y proporcionar advertencias tangibles para ayudar a las personas a protegerse. Entre los hallazgos, el informe reveló que en 2023, Revolut evitó más de 550 millones euros en pérdidas por fraude, un aumento del 130% respecto al año anterior.

Estafas laborales, cuando buscar trabajo te puede salir caro

Las estafas laborales son un tipo de fraude de pago autorizado donde los estafadores suelen publicar falsas ofertas de empleo en línea o contactar a través de aplicaciones de mensajería ofreciendo puestos de trabajo, promocionando salarios y bonificaciones elevadas. Como parte del proceso de solicitud, solicitan dinero por adelantado o requieren información financiera personal para estafar a la víctima. Las tácticas habituales incluyen pedir a las personas que paguen por adelantado por formación remunerada, tasas de administración y configuración, o que adquieran equipo necesario, como un ordenador portátil o un teléfono. Esto supone un riesgo especial para quienes buscan trabajo y se incorporan al mercado laboral por primera vez después de la escuela o la universidad.

Según datos internos de Revolut, la pérdida promedio por cliente en España debido a estafas laborales fue de 1.651 euros, siendo el grupo demográfico de 20 a 35 años el más afectado, ya que los buscadores de empleo buscaban asegurar roles con sueldos altos, pero finalmente falsos. Las estafas laborales representaron globalmente solo el 1% de todos los casos de fraude, así como el 1% del valor total de todo el dinero perdido por estafas en el primer trimestre de 2023. Para el cuarto trimestre de 2023, estas cifras aumentaron al 12% de todos los casos y al 21% del valor total perdido por estafas, lo que representa un aumento del 1.200% y 2.100%, respectivamente.

Woody Malouf, Jefe de Delitos Financieros en Revolut, comentó: «Al igual que con otros tipos de fraude, las estafas laborales apuntan a aquellos que buscan una oportunidad para aumentar sus ingresos. A medida que el costo de vida y la alta inflación se hacen sentir, hemos encontrado que el número de estafas laborales reportadas aumenta dramáticamente, con criminales sin vergüenza acechando a aquellos que buscan una manera legítima de mejorar sus vidas, especialmente a los jóvenes y a menudo inexpertos buscadores de empleo.»

Revolut ha adoptado medidas proactivas para combatir estas estafas laborales y otras amenazas en línea. La compañía ha implementado características de seguridad mejoradas, como la autenticación biométrica y advertencias proactivas de flujo de pagos, y ha priorizado iniciativas de educación sobre estafas a través de su programa Learn en la aplicación para capacitar a los clientes con el conocimiento y las herramientas necesarias para protegerse contra actores maliciosos.

Revolut también brinda el siguiente consejo para mantenerse un paso adelante de los estafadores: estar alerta, confiar en los instintos, usar canales seguros y reportar cualquier actividad sospechosa. 

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