Introducción
En el panorama financiero dinámico y cada vez más digital actual, la búsqueda de maximizar las conversiones y al mismo tiempo minimizar el fraude financiero se ha convertido en una máxima prioridad para las empresas. Los modelos de aprendizaje automático desempeñan un papel fundamental para lograr este doble objetivo, ya que son expertos en procesar y analizar de manera rápida y eficiente grandes cantidades de datos para identificar y combatir actividades fraudulentas, minimizando así el fraude y maximizando las conversiones. De hecho, se informa que una solución de aprendizaje automático optimizada es capaz de detectar hasta el 95 % de todos los fraudes, lo que subraya el impacto significativo de estos modelos en el refuerzo de la seguridad y la confianza dentro del ecosistema financiero. Además, se ha demostrado que el uso del aprendizaje automático en los sistemas de detección de fraude minimiza
tiempo de investigación de fraude en un 70%, destacando los beneficios tangibles de integrar estas tecnologías avanzadas en las operaciones financieras. De cara al año 2024, la industria de servicios financieros está preparada para ser testigo de una turbulencia tecnológica continua, incluido un mayor fraude y riesgo cibernético, lo que subraya aún más la necesidad de aprovechar soluciones innovadoras como el aprendizaje automático para adelantarse a las amenazas en evolución. El potencial para
Hasta un 30% más de conversiones de clientes con precisión y experiencia de usuario superiores enfatiza aún más el poder transformador del aprendizaje automático. para impulsar el crecimiento empresarial y la resiliencia.
El artículo “Maximizar las conversiones mientras se minimiza el fraude financiero: los beneficios de los modelos de aprendizaje automático” profundiza en el papel fundamental de los modelos de aprendizaje automático en el panorama financiero contemporáneo, donde las empresas priorizan cada vez más el doble objetivo de maximizar las conversiones y minimizar el fraude financiero. El artículo explora cómo las soluciones de aprendizaje automático perfectamente ajustadas tienen el potencial de detectar hasta
El 95 % de todos los fraudes, lo que refuerza significativamente la seguridad y la confianza dentro del ecosistema financiero.. Mientras la industria de servicios financieros se prepara para una turbulencia tecnológica continua y un mayor fraude y riesgo cibernético en 2024, el artículo subraya el poder transformador del aprendizaje automático para impulsar el crecimiento y la resiliencia empresarial, con la
Potencial de hasta un 30 % más de conversiones de clientes. con precisión superior y experiencia de usuario.
La furiosa batalla por la supremacía de los datos
La batalla contra el fraude financiero consiste en gran medida en detectar el rastro de datos que dejan los estafadores que utilizan credenciales robadas, cuentas falsas y apropiaciones de cuentas para realizar compras fraudulentas. Los modelos de aprendizaje automático se basan en datos y están diseñados para combatir modelos adversarios creados por científicos de datos deshonestos que a menudo están en la raíz del fraude. Como se reveló anteriormente, cuando se entrenan y respaldan adecuadamente, los modelos de aprendizaje automático pueden detectar hasta el 95% de todos los fraudes, minimizándolos y maximizando las conversiones. Un buen suministro de datos históricos relevantes es fundamental para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Se ha demostrado que el uso del aprendizaje automático en los sistemas de detección de fraude minimiza el tiempo de investigación del fraude en un 70 %, lo que destaca los beneficios tangibles de integrar estas tecnologías avanzadas en las operaciones financieras. Los modelos de aprendizaje automático pueden actuar rápidamente en el punto de venta sin que el cliente note ninguna intervención.
aprenda rápidamente de millones de transacciones históricas, identifique patrones y tendencias que son demasiado complejos para detectarlos por otros medios, y trabajan sin cansarse, tomando decisiones tan rápidamente en la primera transacción como en la millonésima. Los beneficios del uso del aprendizaje automático en los sistemas antifraude están demostrados y se está convirtiendo cada vez más en un elemento fundamental de cualquier solución eficaz para la protección continua contra el fraude.
La batalla por la supremacía de los datos está en pleno apogeo. Las empresas luchan por tener ventaja en la recopilación y el uso de información vital. ¿Quién saldrá victorioso?
La competencia por la supremacía de los datos se desarrolla como un campo de batalla ferozmente disputado, en el que tanto las empresas como los países buscan activamente el dominio en la adquisición y utilización de información crítica. El enfoque se extiende más allá de la mera recopilación de datos, abarcando la utilización estratégica de datos para lograr ventajas en la toma de decisiones y desalentar posibles conflictos. Oxford Economics e IBM describen medidas fundamentales para fomentar la unidad, la interoperabilidad y obtener ventaja sobre adversarios impredecibles. Al mismo tiempo, la búsqueda de la supremacía de la inteligencia artificial emerge como una faceta crucial de esta guerra de datos, a medida que corporaciones y naciones compiten por desarrollar tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia. Los beneficios comprobados de integrar el aprendizaje automático en los sistemas antifraude subrayan su papel fundamental en las soluciones efectivas y continuas de protección contra el fraude. La guerra de los datos se desarrolla como un escenario multifacético y complejo, que ejerce el potencial de moldear las trayectorias futuras de industrias y naciones por igual.
Aprendizaje automático como parte del kit de herramientas de prevención de fraude
Los estafadores profesionales trabajan tan duro como nosotros para predecir el próximo movimiento de la industria y eludir los controles o medidas predictivas que utilizamos para derrotarlos. Cada herramienta o técnica de prevención del fraude atrae la atención de los estafadores que buscan subvertirla. Una sola herramienta o capa de prevención del fraude no es suficiente para detenerlo: una buena prevención del fraude requiere una solución con múltiples dimensiones.
Sólo por esta razón, el aprendizaje automático no es una solución milagrosa para la detección y prevención eficaces del fraude. Y también es justo decir que es posible que los modelos de aprendizaje automático que funcionan solos no siempre den la respuesta correcta. Siempre hay matices que un modelo de aprendizaje automático no puede tener en cuenta y que no ofrecen la misma flexibilidad que un motor de reglas sofisticado, por ejemplo. Durante períodos inusuales de negociación, en los que el comportamiento fraudulento y de los clientes puede cambiar rápidamente, las reglas se pueden flexibilizar más fácilmente para garantizar que los clientes genuinos no sean bloqueados por error ni que los estafadores dejen pasar sin darse cuenta.
Tampoco se trata sólo de combinar reglas y aprendizaje automático. Los datos del consorcio, la inteligencia compartida, la experiencia humana, las decisiones automatizadas y las alertas deberían formar parte de la solución general de prevención del fraude si los comerciantes quieren estar un paso por delante del defraudador.
Los modelos de aprendizaje automático son fundamentales, pero es necesario comprender adecuadamente su función y sus requisitos. Una combinación de herramientas y técnicas es la forma más exitosa de minimizar los falsos positivos y al mismo tiempo aumentar las conversiones.
Liberando el poder de los modelos de aprendizaje automático
Comprender las capacidades y limitaciones de los modelos de aprendizaje automático es esencial para que los comerciantes los utilicen de manera efectiva en estrategias de prevención de fraude. Estos modelos destacan por procesar y analizar de forma rápida y eficiente grandes volúmenes de datos, transformándolos en información valiosa que puede utilizarse para crear perfiles de clientes, detectar señales de fraude y combatir amenazas emergentes.
Ventajas de los modelos de aprendizaje automático: detección perfecta de fraude en el punto de venta
Los modelos de aprendizaje automático destacan por detectar actividades fraudulentas sin problemas durante las transacciones en el punto de venta, lo que garantiza que los clientes no se den cuenta de cualquier intervención.
Las FinTech y las instituciones financieras aprovechan una variedad de modelos y algoritmos de aprendizaje automático para mejorar sus operaciones. Algunos notables incluyen:
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Bosques aleatorios: Ampliamente utilizado para la calificación crediticia y la detección de fraude debido a su capacidad para manejar relaciones no lineales y datos complejos.
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Máquinas de aumento de gradiente (GBM): Solicité evaluación de riesgo crediticio y modelos predictivos para mejorar los procesos de toma de decisiones.
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Redes neuronales: Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales artificiales, se utilizan para tareas complejas como el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y el comercio algorítmico.
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Máquinas de vectores de soporte (SVM): Comúnmente empleado para calificación crediticia y detección de fraude, particularmente en escenarios con datos de alta dimensión.
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Árboles de decisión: Utilizado para problemas de evaluación y clasificación de riesgos, brindando transparencia en los procesos de toma de decisiones.
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Agrupación de K-Means: Se aplicó la segmentación de clientes y la detección de anomalías para identificar patrones inusuales en los datos de las transacciones.
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Regresión logística: Ampliamente utilizado en modelos de calificación crediticia y gestión de riesgos para problemas de clasificación binaria.
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Análisis de series temporales: Se emplean técnicas como la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) para predecir las tendencias del mercado financiero y tomar decisiones de inversión.
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Aprendizaje conjunto: Se utilizan métodos como el ensacado y el apilamiento para combinar múltiples modelos, lo que mejora la precisión y la solidez predictiva general.
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Aprendizaje reforzado: Aplicado en el comercio algorítmico para tomar decisiones adaptativas basadas en las condiciones cambiantes del mercado.
Estos son sólo algunos ejemplos, y la elección del modelo o algoritmo depende del caso de uso específico, las características de los datos y los objetivos de la institución financiera o empresa FinTech.
Casos de uso: mejora de la tecnología financiera y los servicios financieros con aprendizaje automático
Los modelos y algoritmos de aprendizaje automático son ampliamente utilizados por empresas de tecnología financiera e instituciones financieras para mejorar sus servicios, optimizar estrategias y mejorar la toma de decisiones. Algunos casos de uso comunes incluyen:
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Gestión de la cartera: Las empresas de tecnología financiera utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar tendencias de mercado, factores de riesgo y otros datos para optimizar sus estrategias de gestión de cartera, ayudando a lograr mejores rendimientos para sus clientes y al mismo tiempo gestionar el riesgo de forma más eficaz.
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Robo-asesores: Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para crear robo-advisors que pueden brindar asesoramiento de inversión personalizado basado en la tolerancia al riesgo y otros factores, ayudando a las empresas de tecnología financiera a escalar sus servicios de asesoramiento.
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Detección de fraude: Las empresas de tecnología financiera utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar transacciones, identificar comportamientos inusuales y detectar actividades potencialmente fraudulentas, protegiendo los activos de sus clientes y previniendo pérdidas financieras.
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Credit Scoring: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos de diversas fuentes para evaluar la solvencia de prestatarios potenciales, lo que ayuda a las empresas de tecnología financiera a tomar decisiones crediticias más informadas.
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Monitoreo de cumplimiento: Las empresas de tecnología financiera utilizan algoritmos de aprendizaje automático para monitorear el cumplimiento de las regulaciones, lo que les ayuda a evitar multas y sanciones regulatorias y mantener la confianza de los clientes.
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Decisiones de inversión: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos financieros, lo que permite a las empresas de tecnología financiera anticipar tendencias futuras y tomar decisiones de inversión más informadas.
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Gestión de riesgos : Los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a las instituciones financieras a comprender mejor el riesgo y tomar decisiones más informadas sobre sus inversiones y estrategias de gestión de riesgos.
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Chatbots y Servicio al Cliente: Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en chatbots, motores de búsqueda y herramientas analíticas para mejorar el servicio al cliente y la experiencia del usuario en aplicaciones fintech.
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Aprendizaje rápido a partir de transacciones históricas: Al analizar millones de transacciones históricas, los modelos de aprendizaje automático pueden aprender e identificar rápidamente patrones y comportamientos, lo que les permite predecir actividades fraudulentas más rápido que sus homólogos humanos.
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Descubriendo patrones y tendencias complejos: Los modelos de aprendizaje automático tienen la capacidad única de identificar patrones y tendencias complejos que pueden eludir la detección mediante otros métodos convencionales, lo que mejora la eficacia de los esfuerzos de detección de fraude.
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Toma de decisiones objetiva y eficiente: Impulsados únicamente por datos históricos, los modelos de aprendizaje automático toman decisiones consistentes y rápidas que no se ven afectadas por las emociones, lo que garantiza una detección y prevención de fraude precisas y eficientes.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo se utiliza el aprendizaje automático en la industria financiera y de tecnología financiera. A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar que en el futuro surjan aplicaciones aún más innovadoras y basadas en datos.
Aprovechar la eficacia de los modelos de aprendizaje automático
Para garantizar la eficacia de los modelos de aprendizaje automático en la prevención del fraude, se deben considerar ciertos factores:
Capacitación sobre datos suficientes y relevantes
Los modelos de aprendizaje automático deben entrenarse en un conjunto de datos sólido que incluya inteligencia sobre fraude confirmado tanto interna como externa. Esto garantiza que los modelos estén equipados con la información necesaria para detectar y combatir con precisión actividades fraudulentas.
Experiencia de los profesionales de la ciencia de datos
Crear, entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático requiere la experiencia de profesionales de la ciencia de datos. La colaboración con analistas de fraude experimentados ayuda a desarrollar modelos específicamente diseñados para abordar los desafíos únicos de la prevención del fraude.
Monitoreo continuo y adaptabilidad
Para mantener el máximo rendimiento, los modelos de aprendizaje automático deben monitorearse continuamente para determinar su precisión y eficacia. Volver a entrenar los modelos a medida que surgen nuevos comportamientos fraudulentos garantiza que se mantengan actualizados y sean capaces de identificar y prevenir con precisión actividades fraudulentas.
Si bien los modelos de aprendizaje automático tienen un valor significativo en la prevención del fraude, no se debe confiar únicamente en ellos. Los estafadores buscan activamente formas de eludir las medidas predictivas, por lo que es esencial incorporar múltiples dimensiones en una estrategia integral de prevención del fraude. Durante períodos de comportamientos fraudulentos y de clientes que cambian rápidamente, las reglas flexibles pueden complementar los modelos de aprendizaje automático, evitando que los clientes genuinos sean bloqueados incorrectamente o que los estafadores pasen desapercibidos. Al combinar las fortalezas de los modelos de aprendizaje automático con estrategias adaptables, las empresas pueden mejorar sus esfuerzos de prevención del fraude y maximizar su efectividad.
Consideraciones Finales:
Combinar reglas y aprendizaje automático es solo un aspecto de un sólido conjunto de herramientas de prevención del fraude. El uso de datos del consorcio, la inteligencia compartida, la experiencia humana, la toma de decisiones automatizada y las alertas también contribuyen a adelantarse a los estafadores. Comprender el papel y los requisitos de los modelos de aprendizaje automático es fundamental. Emplear una combinación de herramientas y técnicas es el enfoque más eficaz para minimizar los falsos positivos y al mismo tiempo aumentar las conversiones.
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- Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/25395/maximizing-conversions-while-minimizing-financial-fraud-the-benefits-of-machine-learning-models?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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