Así es como la IA ayuda a combatir el fraude financiero, según FICO

Al contar con información de las transacciones que realiza una persona, es posible identificar cambios en sus patrones de actividad financiera.

Esta tecnología monitorearía transacciones vinculadas a cada individuo para entender la normalidad en conductas de compra. | Reuters
Nadia Venegas
San Diego, California /

Ahora es posible predecir si una transacción financiera es real o es una suplantación de identidad gracias a modelos de inteligencia artificial (IA) que perfilan y analizan todas las operaciones de los usuarios, indicó FICO, empresa especializada en software de análisis de datos.

Scott Zoldi, director de Análisis de FICO, detalló que al contar con información de todas las transacciones que realiza cada persona, con la inteligencia artificial es posible identificar cambios en sus patrones de actividad financiera.

IA contra los fraudes financieros

En el ciclo de conferencias FICO World, realizado en San Diego, California, el ejecutivo explicó:

“Cuando tenemos un modelo de inteligencia artificial asociado con fraudes, monitoreamos todas las transacciones vinculadas a cada individuo para entender qué es normal que haga esa persona, qué no es normal y qué es probable que haga en un futuro [...] Así predecimos sobre la posibilidad de que haga este tipo de transacciones o de que (un cierto tipo de operación) no tiene nada qué ver con él y que probablemente alguien robó sus credenciales para hacer el pago”.

De acuerdo con el especialista, para alcanzar un mejor nivel de efectividad en la detección del fraude financiero es necesario conocer a detalle el comportamiento de los consumidores. Dijo:

“La única forma en la que podemos volver estos modelos realmente efectivos es entender a profundidad al individuo, y esa es la hiper personalización”.

El especialista agregó:

“Debemos ver todos los datos de transacciones llegando con perfiles que resumen los datos en términos de cómo actúan en sus transferencias, pero también utilizar una tecnología llamada de perfilación colaborativa, que permite segmentar a los consumidores en diferentes tipos”.

El tipo de datos que analizan los modelos de inteligencia artificial para determinar si detonan alerta de fraude financiero incluyen preguntas sobre si el usuario tiene la capacidad de adquirir ese artículo y por qué lo compraría, comentó Zoldi.

A pesar de los avances, esta tecnología presenta una proporción alta de falsos positivos, que depende de las reglas de negocio sobre las que se implemente.

Agregó que se pueden detectar 50 por ciento de las probabilidades de fraude financiero con una proporción de falsos positivos de cinco a uno:

“Lo que significa que por cada fraude financiero que detecte, habrá cinco buenas personas con las que también se hablará, pero que en realidad no son estafadores, y eso está bien”.

EDD

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