La IA híbrida en la prevención de fraudes
Casi todos los días surgen nuevos y complejos métodos de lavado de dinero y crimen financiero. Los criminales están continuamente en búsqueda de nuevas fórmulas para evadir la seguridad de la industria. Para superar el aumento de riesgos producto de esto, los equipos de expertos en fraude llevan un buen tiempo trabajando con soluciones con Inteligencia Artificial (IA). Sin esas herramientas no sería posible inspeccionar todas las transacciones para identificar actividades criminales. Sin embargo, no todas las soluciones son igual de eficientes. El futuro de la prevención del fraude está en el uso de un monitoreo multicanal, combinado de manera inteligente con IA híbrida. Es decir, la combinación óptima de datos, reglas sofisticadas y usuarios competentes.
Actualmente, los softwares especializados basados en IA híbrida combinan los beneficios de la IA basada en datos, como el machine learning, con la IA basada en conocimiento, para identificar eficazmente el riesgo y fraude en la industria financiera. En este sentido, los modelos de aprendizaje de máquina han demostrado ser herramientas poderosas para combatir crímenes. Sin embargo, estos requieren una gran cantidad de información y expertos detrás que puedan hacer uso de todo su potencial.
Los sistemas actuales mantienen perfiles dinámicos para que diferentes entidades puedan detectar transacciones “posiblemente fraudulentas” en tiempo real mediante reglas avanzadas. Además, a través de reglas basadas en lógica difusa, se pueden crear reglas independientes para ayudar a prevenir el riesgo de un evento específico. Por lo tanto, al ser capaz de gestionar reglas independientes para diferentes datos dentro de la misma transacción es posible crear “huellas digitales” de los clientes, identificando patrones desconocidos.
Un factor crítico para que este enfoque sea efectivo es la inmediatez de reacción de estos modelos, pues son pocas las herramientas que funcionan en tiempo real y proporcionan una respuesta en “milisegundos” para identificar y prevenir el fraude antes de que ocurra. Aquellos modelos que combinan todas las tecnologías y técnicas disponibles tienen una ventaja importante en comparación con los modelos que se enfocan únicamente en algunas tecnologías. Esto permite a las organizaciones que las usan lograr ahorros considerables y tener una base de clientes más saludable y satisfecha.
Un enfoque híbrido permite complementar los modelos de aprendizaje de máquina con conocimiento experto, logrando resultados inmediatos y más confiables.
