Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial reduce las pérdidas en sistemas de pagos instantáneos: Inform

La inteligencia artificial híbrida tendrá un rol fundamental en los próximos años en la región dada la aceleración de los países hacia los pagos instantáneos

Published

hace 4 semanas

abril 4, 2024

Érika González

Aunque gracias a la implementación de sistemas para pagos instantáneos más de la mitad de las instituciones financieras recuperaron casi 25 por ciento de sus pérdidas por fraude, la implementación de la Inteligencia Artificial híbrida permite apoyar en esta tarea sin afectar la velocidad de las transacciones.

“A medida que los modelos de negocio de los bancos se modernizan, se eliminan sistemas aislados que no se comunican con otras plataformas. Integrar múltiples fuentes de datos de distintos canales internos y externos son la clave para lograr una evaluación de riesgos eficientes”, expuso Federico dos Reis, CEO de Inform para Latinoamérica.

Refirió que los pagos instantáneos FedNow, sistema creado por la Reserva Federal para hogares y empresas estadunidenses, se han convertido en el objetivo principal de los defraudadores, por lo que ya no es opcional la actualización de los sistemas heredados.

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Por ello, destacó que el uso de lógica difusa avanzada y de creación inteligente de perfiles para un enfoque similar al humano, en el análisis de datos, ha sido capaz de captar actividades sospechosas en milisegundos.

Además, apuntó el directivo de la empresa de software para procesos de negocio, con la Inteligencia Artificial con enfoque híbrido se añade otra capa de seguridad “porque se puede personalizar las reglas de detección del fraude y ejecutar simulaciones para realizar pruebas exhaustivas antes de la implementación”.

Admitió que a pesar de que la tecnología de IA híbrida proporciona un alto grado de automatización, siempre trabaja en estrecha colaboración con los humanos, pues los oficiales de cumplimiento se mantienen informados de los casos sospechosos, y la automatización filtra enormes cantidades de falsos positivos.

“En lugar de basarse únicamente en métodos de aprendizaje de máquina basados en datos, la tecnología de IA híbrida emplea un enfoque multifacético que combina el aprendizaje de máquina con técnicas basadas en el conocimiento, como los ´scorecard´ basados en lógica difusa y las listas de vigilancia, así como la creación de perfiles dinámicos”, subrayó.

Dos Reis aclaró que esta combinación permite una detección efectiva del fraude, incluso cuando los datos son complejos o imprecisos, permitiendo una implementación eficaz de la solución prácticamente desde el comienzo.

Añadió que la IA híbrida tendrá un rol fundamental en los próximos años en la región dada la aceleración de los países hacia los pagos instantáneos y las posibilidades de acceso a la información para tomar mejores decisiones.

“Su capacidad de combinar el conocimiento humano a través de reglas sofisticadas, sumada a la potencia que provee el aprendizaje de máquina, hace de esta tecnología la mejor opción para prevenir el fraude”, concluyó.

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