Aprendizaje automático y prevención de fraudes

Ya a principios de Millennium, se ha utilizado software informático para detectar fraudes. Pero se avecina un mundo feliz para el comercio financiero. Esto se llama inteligencia artificial o aprendizaje automático, y el software revoluciona la forma en que los bancos detectan y manejan el fraude.

Los avances en la IA, la tecnología inteligente y el aprendizaje automático han convertido el mundo la ciencia ficción y de las peliculas en realidad, y un futuro que antes era fantasioso está cada vez más cerca o ya una realidas.

¿Cómo aprovechará el sector de los pagos estas increíbles oportunidades?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen una amplia gama de aplicaciones, desde la mejora de la experiencia del cliente hasta la lucha contra el fraude, pasando por el análisis de múltiples puntos de datos para facilitar las compras personalizadas y la creación de experiencias de usuario, hasta la capacitación de las empresas para cumplir con las regulaciones en constante cambio, como el KYC y el AML.

Todo el mundo sabe que el fraude es un problema grave para los bancos y los servicios financieros. ha sido el caso durante mucho tiempo. Pero hoy en día, los bancos y otras instituciones financieras dependen de métodos regulatorios centralizados llamados bases de datos contra el lavado de dinero (AML) para identificar y prevenir el fraude.

La AML identifica a las personas que participan en transacciones financieras en la lista de sanciones, o las personas o empresas que están marcadas como delincuentes o personas de alto riesgo.

Cómo funciona la AML

Entonces supongamos que el país de Venezuela está en la lista de sanciones y el actor Javier Barden quiere abrir una cuenta corriente en un banco. De inmediato, debido a su nombre, la nueva cuenta se marcará como fraudulenta.

Como se puede ver, detectar el verdadero fraude es una tarea muy compleja y que requiere mucho tiempo y que puede generar incontables falsos positivos. Este hecho causa muchos problemas no solo para la persona identificada erróneamente, sino también para la institución financiera que realizó la identificación errónea.

És aqui donde entran en juego la inteligencia artificial y mas especificamente su rama de Machine Learning o Aprendizaje Automático.

El aprendizaje automático puede prevenir este desafortunado falso positivo, ahorrando a los bancos y otras instituciones financieras los cientos de millones de dólares en recursos para resolver un problema, asi como las posibles multas resultantes.

Además, estas tecnologías emergentes también están encontrando aplicaciones en muchos otros campos de actividad, como en la sanidad, donde soluciones populares de IA como Watson de IBM están siendo utilizadas activamente como asistentes médicos por varios hospitales de investigación del cáncer, diabetes, alzheimer, etc.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA), a veces denominada inteligencia de las máquinas, es la inteligencia mostrada por las máquinas, en contraposición a la inteligencia natural mostrada por los seres humanos y otros animales La IA amplía la inteligencia humana y debe proporcionar explicaciones para evitar interpretaciones erróneas, y como no hay respuestas definitivas, su valor debe considerarse en su contexto.

Los principios de diseño de la IA deben ser la transparencia, el control y la automatización. Además, la procedencia de los datos es una característica fundamental, ya que los usuarios deben poder rastrear sus datos para reconstruirlos, y los modelos deben ser capaces de aprender y reaprender a partir de datos reales sin estar influenciados por modelos anteriores o basados en ellos. Y lo que es más importante, hay que crear los medios para desarrollar la herramienta de manera que esté habilitada y centrada en el ser humano.

Un principio citado por muchos investigadores e instituciones, és que la IA debe ser “explicable” y “comprensible”.

La IA explicable, es la Inteligencia artificial técnica, es el dominio de los científicos de datos y de los ingenieros de IA: las personas que crean y programan los algoritmos de inteligencia artificial. Estos profesionales pretenden desarrollar nuevos algoritmos que expliquen los resultados intermedios o proporcionen inferencias sobre las soluciones.

La IA comprensible a su vez, combina la experiencia técnica de los ingenieros con los conocimientos de diseño y usabilidad de los expertos en UI/UX en el diseño e el diseño de productos.

La IA comprensible es diferente de la explicable porque las soluciones basadas en la IA deben diseñarse con un enfoque que dé prioridad al usuario.

La IA comprensible es el dominio multidisciplinar formados por los diseñadores de UI/UX y los desarrolladores de productos, junto con los ingenieros de IA y los científicos de datos .

Para que el proceso de IA sea comprensible, es importante involucrar a otros perfiles mas seniores en la toma de decisiones.

Para iniciar el camino hacia un modelo verdaderamente colaborativo entre humanos y máquinas que produzca resultados comprensibles de IA, los ejecutivos, los órganos de gobierno y las empresas deben desarrollar interfaces de usuario intuitivas

– Utilizando el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural, la industria tecnológica está desarrollando ahora interfaces de usuario de IA que permiten a las personas interactuar con máquinas inteligentes simplemente hablando. Fomentar el desarrollo de estas herramientas ayudará a democratizar la tecnología de la IA.

Crear principios éticos para la IA

Todas las partes implicadas en el futuro de la IA deben trabajar juntas para crear principios que integren la inteligibilidad en el desarrollo de la tecnología.

Cómo el aprendizaje automático previene los falsos positivos

Problemas bancarios

En Institución financiera, una transacción fraudulenta significa que tiene más atributos que una transacción legítima. El aprendizaje automático permite que el software cree algoritmos basados en datos históricos de transacciones e información de transacciones de clientes reales. Luego, el algoritmo detecta patrones y tendencias que son demasiado complejos para ser detectados por analistas de fraude humano y otros tipos de técnicas automatizadas.

Se pueden utilizar cuatro modelos diferentes ( pero hay muchos mas) para ayudar a la automatización cognitiva a crear los algoritmos adecuados para una tarea en particular. Por ejemplo:

  1. Regresión logística Es un modelo estadístico que analiza las buenas transacciones de los minoristas y las compara con las devoluciones de cargo. El resultado es un algoritmo que puede predecir si es probable que se reembolse una nueva transacción.
  2. Árbol de decisión Un modelo que usa reglas para realizar clasificaciones.
  3. Random Forest o Bosque aleatorio Este modelo utiliza múltiples árboles de decisión. Evita errores que pueden ocurrir si solo se usa un árbol de decisiones.
  4. red neuronal Es un modelo que intenta simular cómo el cerebro humano aprende y ve patrones.

Por qué el aprendizaje automático es la mejor forma de gestionar el fraude

El análisis de grandes conjuntos de datos se ha convertido en un método popular para detectar fraudes. El software que emplea el aprendizaje automático es la única forma de analizar adecuadamente grandes cantidades de datos. La capacidad de analizar tantos datos, profundizar en ellos y hacer predicciones específicas sobre un gran número de transacciones es la razón por la que el aprendizaje automático es la forma principal de detectar y prevenir el fraude.

Este proceso permite decisiones más rápidas, permite un enfoque más eficiente cuando se trabaja con conjuntos de datos más grandes y proporciona algoritmos para realizar todo el trabajo.

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