¿Cómo se usa la IA en la banca y los valores?

En los últimos 60 años, el negocio de servicios financieros ha sido testigo de cambios significativos. Desde la llegada de los cajeros automáticos hasta la aceptación de la banca móvil y por Internet, las instituciones convencionales basadas en papel que requerían transacciones en persona han cambiado.

Los bancos y otras instituciones financieras ahora están experimentando nuevos problemas para brindar servicios seguros y protegidos a sus clientes debido a la transición en línea de la industria.

Una de las áreas más atractivas para los estafadores es la banca, donde las transacciones de dinero están en su nivel máximo, y prácticamente todos los procesos y operaciones se basan en dinero. Esta posición enfatiza la necesidad de detección de fraude para los bancos en comparación con otras industrias y la sensibilidad que deben demostrar en los sistemas operativos.

Según un análisis de TransUnion, los niveles globales de intentos de fraude en línea para servicios financieros aumentaron en un 149 % de 2020 a 2021.

¿Qué es la detección de fraude en tiempo real y cómo mejoró con IA?

Con sus logros notables rápidos y en tiempo real en todos los sectores comerciales que superan los límites de los seres humanos, la inteligencia artificial se ha convertido en un colaborador comercial vital de las entidades que manejan datos masivos, como los bancos.

Si bien la imagen virtual del dinero está ganando terreno en el mundo físico, los tipos de transacciones fraudulentas han evolucionado significativamente. Actualmente, los bancos no tienen forma de controlar las transacciones de millones de cuentas privadas y de organizaciones.

La supervisión de inteligencia artificial en tiempo real se ha vuelto necesaria para la detección de fraudes en la banca debido a la mayor velocidad que la tecnología ha traído a nuestras vidas, y la inteligencia artificial se ha convertido en la parte más confiable y poderosa de la banca.

Ahora es factible proteger al banco y a sus clientes generando proyecciones rápidas basadas en datos, cortesía de algoritmos de detección de fraude impulsados ​​por inteligencia artificial que permiten a los administradores detectar y regular inmediatamente movimientos sospechosos al filtrar muchas transacciones.

El historial de los clientes y las actividades actuales pueden examinarse simultáneamente utilizando técnicas de detección de fraude impulsadas por inteligencia artificial, lo que da como resultado calificaciones más saludables. En comparación con una evaluación manual, puede hacer la calificación de los consumidores de manera más completa y precisa al considerar una variedad de parámetros.

Luego, los datos se grafican para que sea más fácil ver las transacciones y las interacciones interpersonales. Puede obtener más información sobre estas prácticas y técnicas inscribiéndose en el curso de IA y aprendizaje automático de Great Learning.

Otra ventaja del software de detección de fraude basado en IA es que permite a los usuarios defenderse haciendo un seguimiento de los esquemas de fraude en constante cambio. La inteligencia artificial puede distinguir entre el comportamiento normal y el aberrante durante cada transacción, brindándole el conocimiento para proteger su empresa contra el fraude de la manera más rápida y precisa posible.

Estrategias para la detección y prevención del fraude con IA

1. Uso de modelos de IA supervisados ​​y no supervisados ​​juntos

Las defensas basadas en una técnica analítica particular, única para todos, fracasarán porque los métodos del crimen organizado son inteligentes y flexibles. Cada escenario de uso debe estar respaldado por algoritmos de detección de anomalías creados por expertos que sean óptimos para las circunstancias.

Como resultado, tanto los modelos no supervisados ​​como los supervisados ​​son esenciales en la detección del fraude.

Un modelo supervisado, que es el tipo de aprendizaje automático más común en todas las áreas, es el que se entrena en un gran volumen de transacciones "etiquetadas" con precisión. Cada transacción se clasifica como genuina o fraudulenta. Los modelos se guían por grandes cantidades de datos de transacciones etiquetados para revelar patrones que muestran actividad legal.

La precisión del modelo está íntimamente relacionada con la cantidad de datos de entrenamiento limpios y adecuados que se utilizan para construir un modelo supervisado.

Cuando los datos de transacciones categorizados son escasos o inexistentes, se utilizan modelos no supervisados ​​para detectar comportamientos inesperados. En estos casos, debe participar en el autoaprendizaje para identificar patrones en los datos que los análisis estándar han pasado por alto.

2. Análisis de comportamiento en acción

En el análisis de comportamiento, el aprendizaje automático se utiliza para evaluar y predecir el comportamiento en todas las partes de una transacción a nivel micro. Los datos se guardan en perfiles que definen el comportamiento de cada usuario, comerciante, cuenta y dispositivo.

Con cada transacción, estos perfiles se modifican en tiempo real, lo que permite que las funciones analíticas generen proyecciones precisas del comportamiento futuro.

Los perfiles cubren tanto transacciones financieras como no financieras. Las transacciones no monetarias incluyen cambios de dirección, solicitudes de tarjetas duplicadas y los últimos restablecimientos de contraseña.

Una buena solución de fraude corporativo incluirá varios modelos y perfiles analíticos que ofrecerán los datos necesarios para evaluar las tendencias de transacciones en tiempo real.

3. Desarrollo de modelos con grandes conjuntos de datos

Según varios estudios, el volumen y la profundidad de los datos tienen un mayor impacto en la efectividad de los modelos de aprendizaje automático que la inteligencia del algoritmo. En las computadoras, es la aproximación más cercana a la experiencia humana.

Como resultado, expandir el conjunto de datos utilizado para construir las características predictivas empleadas en un modelo de aprendizaje automático puede mejorar la precisión de la predicción. Considere: los médicos se ven obligados a visitar a cientos de pacientes en toda su escuela por una razón. Esta cantidad de comprensión, o aprendizaje, les permite diagnosticar correctamente dentro de su dominio de competencia.

La experiencia adquirida a través de la absorción de millones o miles de millones de ocurrencias por parte de un modelo es beneficiosa tanto en transacciones genuinas como fraudulentas cuando se trata de detección de fraude.

La detección de fraude mejorada se logra mediante el análisis de una gran cantidad de datos transaccionales para comprender y predecir el riesgo por persona. Como resultado, se están utilizando conjuntos de datos en expansión para construir las características predictivas empleadas en un programa de IA que pueden mejorar la precisión de la predicción.

4. IA de autoaprendizaje y análisis adaptativo

Los estafadores hacen que proteger las cuentas de los consumidores sea extremadamente difícil y dinámico, y ahí es donde prospera el aprendizaje automático. Los profesionales de detección de fraudes deben investigar los sistemas adaptables que agudizan las respuestas, especialmente en los juicios marginales, para la mejora continua del desempeño.

Estas transacciones caen justo al borde de los parámetros de investigación, ya sea marginalmente por encima o por debajo del umbral.

Donde la precisión es más importante es en la delgada línea entre un evento falso positivo (una transacción legal que se clasificó demasiado alto) y un evento falso negativo (una operación fraudulenta que se clasificó demasiado bajo).

El análisis adaptativo acentúa esta distinción al ofrecer un conocimiento actual de los factores de riesgo de una empresa.

Las soluciones de análisis adaptativo aumentan la sensibilidad a los patrones de fraude emergentes al responder automáticamente a la disposición de casos recientemente establecida, lo que da como resultado una diferenciación más precisa entre fraudes y no fraudes.

La línea de fondo

El aprendizaje automático se utiliza en varios sectores del ecosistema financiero, incluida la gestión de activos, la evaluación de riesgos, el asesoramiento de inversiones, la detección de fraudes financieros, la autenticación de documentos y mucho más.

Varios institutos en la India ofrecen excelentes cursos de aprendizaje automático.

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