El fraude se ha vuelto cada vez más común en la industria financiera y según Kaspersky, en Latinoamérica se estima que durante el 2020 la cantidad de estos incidentes aumentó del 34% al 54%. Por lo tanto, la Tecnología de la Información y la Inteligencia Artificial se han convertido en herramientas fundamentales para que las organizaciones financieras puedan realizar sus actividades de manera más segura.
Federico dos Reis, CEO de INFORM en Latam, expone en una entrevista exclusiva de Ebankingnews cómo la Inteligencia Artificial híbrida ayuda a combatir el fraude financiero y cuáles son las diferencias con la IA tradicional, dado que esta nueva tecnología está llegando a la región y puede generar múltiples beneficios para las empresas.
¿Qué es la Inteligencia Artificial híbrida y qué tipo de industrias pueden hacer uso de esta tecnología?
«Nuestros software para diferentes industrias se basan en un enfoque híbrido que busca combinar las bondades de la inteligencia basada en conocimiento y, por otro parte, la inteligencia basada en datos.
Nuestras soluciones basadas en Inteligencia Artificial híbrida combinan el conocimiento experto de las personas con un enfoque basado en la investigación de operaciones y lógica difusa, potenciado con IA basada en datos con técnicas de aprendizaje automático, análisis predictivo, detección de patrones ocultos, entre otros aspectos.
Dentro de las industrias, ofrecemos alternativas a la banca en la lucha contra el crimen financiero (con nuestro software RiskShield), así como soluciones inteligentes de toma de decisiones y planificación para operaciones de aerolíneas y aeropuertos (GroundStar), logística, transporte y gestión de la fuerza laboral (WorkforcePlus), entre otras».
¿Cuál es la diferencia entre la Inteligencia Artificial híbrida y la tradicional?
“El concepto de inteligencia artificial es ampliamente utilizado para describir diferentes tipos de tecnologías. En la banca, la industria de seguros y telecomunicaciones, por lo general la inteligencia artificial se refiere a modelos supervisados que buscan identificar la probabilidad de fraude, no pago, etc., de una persona al momento de la suscripción; o, por ejemplo, identificar patrones riesgosos de comportamiento. Una limitación que tienen las soluciones basadas en inteligencia artificial tradicional es la cantidad de información y tiempo que se requiere para su entrenamiento. Es decir, que el sistema debe ir identificando patrones de comportamiento y, basado en los datos de los que se va “alimentando”, va ofreciendo soluciones o respuestas automáticas aprendidas.
La problemática radica en que, con el avance tan acelerado de los procesos, hoy en día ese “tiempo de aprendizaje” puede acarrear múltiples consecuencias negativas para las industrias que requieren respuestas instantáneas efectivas.
Por esto, nuestro enfoque híbrido permite combinar en tiempo real dentro del motor de decisión la IA basada en datos combinada con IA basada en conocimiento. Si se detecta un nuevo patrón de fraude, a través de una potente interfaz intuitiva se pueden desarrollar, testear e implementar reglas que reflejan el pensamiento humano. A su vez, es posible regular la relevancia del modelo de “machine learning” a la hora de tomar una decisión, dependiendo de la madurez de los mismos y pudiéndose modificar en el tiempo.
¿Qué beneficios brinda esta tecnología a las empresas?
«Los avances que se han logrado en los últimos años en términos de algoritmos y la potencia computacional han permitido que, por ejemplo, un problema complejo que hubiese tomado 100 años resolver en los años noventa, hoy se puede resolver en menos de 1 segundo.
En otras palabras, ayudamos a nuestros clientes en diferentes industrias a tomar decisiones digitales basadas en este potente enfoque híbrido, generando operaciones eficientes y resilientes con la capacidad de identificar y responder de manera ágil y en tiempo real como lo es el caso de nuestro software para la gestión del riesgo y fraude RiskShield. Esto les permite controlar el riesgo, por ejemplo, al momento de la suscripción de un nuevo cliente, cómo reducir las pérdidas por fraude u optimizar los procesos internos”.
¿Cómo la Inteligencia Artificial híbrida ayuda a combatir el fraude financiero?
Desde hace años las instituciones financieras utilizan procedimientos de control automatizados para que sus procesos de detección y prevención de fraude sean lo más eficaces y eficientes posible. Sin embargo, muchas de las soluciones utilizadas todavía dejan mucho que desear en términos de eficacia y eficiencia. Las arquitecturas en silo, la falta de colaboración interdepartamental y el uso de múltiples sistemas desacoplados en diferentes áreas reducen el éxito en la identificación y gestión de fraude. Nuestra solución está implementada en diferentes industrias, como bancos, seguros y telefonía. Cubrimos un amplio abanico de líneas de negocio y aplicaciones, desde pagos instantáneos, Mobile Money, transferencias, AML, RBA y protección de comercios, entre otras.
RiskShield, nuestro software de gestión de fraude y riesgo, combina métodos de aprendizaje automático basados en datos con otros basados en el conocimiento, como tablas de puntuación y listas de vigilancia basadas en lógica difusa. Esto permite que dicha solución de detección de fraudes, mediante la evaluación de riesgos y la supervisión en tiempo real, alcance conclusiones correctas incluso cuando los datos son imprecisos. De este modo, la solución puede desplegarse con eficacia prácticamente desde el principio.
En la práctica, el enfoque logrado a través de la IA híbrida, con su combinación inteligente de tecnologías, está mejor equipado para hacer frente a escenarios de fraude más complejos. Los estafadores hace tiempo que han superado y logrado evadir el enfoque proporcionado por las soluciones “tradicionales” de supervisión en tiempo real, adaptando sus “modus operandi”. Así, en lugar de ejecutar sus ataques a través de un solo canal, lo hacen en varios canales simultáneamente. Por ejemplo, cuando acceden a una cuenta bancaria, no se limitan a vaciarla. En lugar de ello, obtienen información adicional, por ejemplo, sobre las tarjetas de crédito de su víctima, que luego utilizan para realizar compras en internet. Dado que los análisis de la mayoría de las soluciones de detección de fraude se centran en el comportamiento de los usuarios en un solo canal, las instituciones son incapaces de detectar este tipo de fraude en otras áreas. Aunque sean capaces de registrar y analizar el comportamiento de los usuarios en diferentes canales, no son capaces de realizar análisis de datos vinculados. En estos casos, sólo las soluciones con real capacidad multicanal pueden ayudar.
Con ellas, todos los datos sobre el comportamiento de los usuarios, desde la banca online y móvil hasta los retiros de efectivo en los cajeros automáticos, las transferencias y los contactos con el departamento de atención al cliente, pasando por las transacciones online, pueden examinarse de forma coherente. Y lo que es más importante, estos y otros datos sobre el comportamiento de un usuario pueden combinarse incluso si proceden de diferentes proveedores de servicios de pago. Incluso los datos de los reguladores, como las listas de vigilancia, pueden integrarse dinámicamente en el análisis global de riesgo, fraude y comportamiento de los clientes.
¿Esta nueva tecnología se ha implementado en la región? ¿Hay casos de éxito?
En INFORM contamos con clientes en los diferentes continentes e industrias, tanto en bancos, procesadores de pago, seguros y telecomunicaciones. Muchas empresas comienzan con un área de aplicación y luego la extienden según su necesidad.
Por ejemplo, diariamente nuestro sistema monitorea más de 250 millones de transacciones en la banca online, móvil o tarjetas en diferentes países ayudando a más de 250 instituciones a prevenir el crimen financiero. Varios de nuestros clientes han optado por desplegar de manera global nuestro sistema, implementándolo en varios países.
Dentro de nuestros clientes en la industria bancaria y de seguros se encuentran Zurich, Rabobank, EVO Payments, entre otros. Adicionalmente, contamos con clientes que se benefician del uso de nuestras soluciones en otras industrias, tal es el caso de LATAM, Gol, Acciona, Agunsa, entre otros.
En INFORM nos encontramos impulsando un fuerte plan de internacionalización con foco particular en América. Recientemente establecimos nuestra oficina en Santiago de Chile (que se suma a la oficina ya establecida hace tiempo atrás en Atlanta, EE.UU.). Esto nos permite estar más cerca de nuestros clientes, y reforzar nuestro interés en la región. Esperamos seguir expandiendo nuestra empresa en Latam durante los próximos años, ayudando a nuestros clientes a gestionar su nivel de riesgo, combatir el fraude y cumplir con las normativas vigentes.
Sobre INFORM
La toma de decisiones digitales actualiza la TI corporativa con inteligencia artificial (IA), lo que brinda a las empresas una ventaja competitiva única.
Los factores de éxito incluyen:
IA híbrida: la tecnología INFORM integra la investigación de operaciones y la inteligencia artificial, incluida la lógica difusa y el aprendizaje automático. Aprovechar los algoritmos informáticos con la experiencia humana produce resultados significativamente superiores tanto a la gestión tradicional como a los algoritmos puramente basados en datos.
Optimización ágil: la toma de decisiones digital potencia una nueva estrategia de gestión basada en una toma de decisiones inteligente, rápida e interactiva. La optimización ágil es particularmente valiosa cuando las operaciones complejas enfrentan muchos cambios ad hoc, volatilidad, interrupciones, imprevisibilidad y presión de tiempo.
Experiencia en la industria: nuestros más de 850 analistas comerciales, científicos de datos e ingenieros de software se enorgullecen de respaldar soluciones llave en mano para más de 1000 clientes en más de 40 países. Los sectores industriales y los procesos comerciales incluyen aviación, automotriz, banca y seguros, prevención de fraude y AML, IBP, inventario y cadena de suministro, logística, fabricación, manejo de materiales, producción, transporte, administración de la fuerza laboral y más.
