mayo 2, 2021

¿Cómo luchan las tecnologías AI y ML contra la creciente amenaza de fraude?

No es algo: las empresas usan AI y ML para combatir el fraude financiero. El fraude financiero no es ciencia ficción. Las soluciones de inteligencia artificial se pueden aplicar para mejorar la seguridad en todos los sectores empresariales, como el comercio minorista y las finanzas. Las últimas tecnologías de emergencia están impulsando la transformación en todos los sectores en términos y disciplinas virtuales y les ayudan a simplificar los procesos internos para una mejor eficiencia. La racionalización de los procesos tiene sentido para los grandes datos que utilizan para guiar la toma inteligente de decisiones y crear nuevos servicios de alta tecnología para ofrecer una experiencia fluida al cliente.

Los servicios financieros son una de las áreas en las que la IA y el aprendizaje automático se ven afectados. Cuando se trata de fraude, los ciberdelincuentes hacen todo lo posible para acceder a las cuentas de los clientes. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proteger a las empresas e individuos de tales ataques.

luchar contra el fraude financiero
¿La IA ayuda a combatir el fraude financiero?

¿Cómo luchan las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático contra la creciente amenaza de fraude?

Una de las características más interesantes y clave de los algoritmos de ML es que la tecnología tiene el potencial de analizar con precisión grandes cantidades de datos de transacciones y transacciones maliciosas en tiempo real. El enfoque utilizado por la tecnología detecta patrones complejos que los analistas, bancos y organizaciones financieras no pueden identificar fácilmente.

Los algoritmos aprovechan varios factores, incluida la ubicación del cliente, el tipo de dispositivo utilizado para una transacción. Los usuarios pueden recuperar otros puntos de datos para obtener una imagen detallada de cada transacción. El enfoque de IA guía las decisiones en tiempo real y ayuda a proteger a los clientes del fraude sin afectar la experiencia del usuario. https://readwrite.com/2019/08/15/marketing-targets-achieved-with-the-help-of-artificial-intelligence/

La tendencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para detectar el fraude financiero virtual continuará en los próximos años. Las empresas confiarán más en los algoritmos ML y la tecnología de inteligencia artificial para detectar transacciones sospechosas.

  • Detección oportuna de ataques fraudulentos.

La inteligencia artificial puede detectar ataques de fraude en segundos utilizando tecnologías avanzadas de clasificación basadas en IA. La omnisciencia podría ser el futuro de la gestión del fraude. Cuando un negocio en línea aprovecha el aprendizaje estructurado y las reglas por sí solo, se hace más difícil que los nuevos ataques lo atrapen. Las devoluciones de cargo se muestran de seis a ocho semanas después de que se haya producido una actividad fraudulenta y las empresas en línea se apresuren a actualizar sus motores de reglas.

AI equilibra el aprendizaje controlado y no supervisado y alivia la necesidad de ponerse al día con el fraude en línea.

  • La inteligencia artificial bloquea los ataques de abuso con matices.

Los sistemas de prevención de fraude basados ​​en inteligencia artificial evalúan datos históricos y anomalías. Conocer los datos históricos no afecta las experiencias de los clientes y bloquea los ataques de abuso más matizados.

  • Libere a los analistas de fraude.

Con las crecientes nuevas amenazas cibernéticas combinadas con grandes cantidades de datos para analizar, no será fácil para los analistas de fraude identificar cualquier cosa que parezca sospechosa. Tener un proceso difícil es aquel en el que las instituciones financieras deben considerar un enfoque innovador, que permita el análisis instantáneo y la eliminación de datos entre canales, al tiempo que detecta el fraude en tiempo real.

La inteligencia artificial completa el análisis de datos en milisegundos y detecta modelos complejos de la manera más eficiente que aún puede ser difícil para los analistas.

La inteligencia artificial reduce la necesidad de trabajo manual para monitorear todas las transacciones, ya que se reduce el número de casos que requieren atención humana. La calidad del trabajo y la eficiencia de los analistas de fraude también mejoran a medida que su carga de trabajo se vuelve más ágil. La inteligencia artificial elimina las actividades que consumen mucho tiempo y les permite centrarse en casos críticos, como cuando los puntajes de riesgo están en su punto máximo.

  • Reducción de falsos positivos.

Uno de los mayores desafíos en el sector bancario es minimizar la cantidad de falsos positivos. La inteligencia artificial les ayuda a hacerlo, ahorrando tiempo, dinero y evitando frustrar a los clientes. AI y ML juegan un papel importante ya que ambas tecnologías son capaces de analizar un conjunto más amplio de puntos de datos y modelos de fraude. Una conexión segura entre entidades, incluidos escenarios de fraude que aún no han sido descubiertos por analistas de fraude.

Los falsos positivos se pueden reducir con algoritmos AI y ML, lo que significa que algunos clientes serán rechazados falsamente por problemas de fraude. Al ser más robusto con respecto al fraude, las personas también minimizan los costos de mano de obra y tiempo, anteriormente se planificó asignar personal para revisar las transacciones marcadas.

  • La inteligencia artificial reduce la experiencia de fricción del cliente.

La inteligencia artificial ayuda a los comerciantes al aprobar las compras en línea y reduce los falsos positivos. La inteligencia artificial combina las características del aprendizaje supervisado y no supervisado para reducir el recuento de la experiencia del cliente.

  • Detección efectiva del ataque.

Los algoritmos de ML están diseñados para detectar modelos en datos estructurados y no estructurados. Esto los convierte en una mejor opción que los humanos, por ejemplo, la detección simple y efectiva de nuevos y emergentes ataques de fraude.

La detección efectiva de ataques es uno de los principales beneficios de ML e IA. Las tecnologías de emergencia son sólidas para cambiar exponencialmente las perspectivas de los bancos e instituciones financieras.

  • Lograr el cumplimiento normativo.

Si una institución financiera confía en un sistema de prevención de fraude que ha definido reglas y políticas manualmente, no puede mantenerse al día con el ecosistema de la banca digital moderna. Las instituciones financieras necesitan como sistema de detección de fraude; Los sistemas de inteligencia artificial permitirán el algoritmo ML básico.

Conclusión

El aprendizaje automático permite a las instituciones analizar datos con contexto en aplicaciones, transacciones y dispositivos móviles y requiere una entrada manual mínima.

Divyesh Dharaiya

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