Los software basados en IAH (Inteligencia Artificial Híbrida) combinan los beneficios de la IA basada en datos (ej. ML) con IA basada en conocimiento (ej. lógica difusa o perfiles dinámicos), para identificar eficazmente el riesgo y fraude en la industria financiera.
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 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.
El término Inteligencia Artificial (IA) siempre ha sido una fuente de confusión y controversia y desafortunadamente no existe un discurso único que dirija la discusión. La llamada “Inteligencia Artificial General” es el tipo más predominante de IA y atrae la atención de los usuarios y (en el escenario más catastrófico) se espera que reemplace a las personas en varias funciones, especialmente en el ámbito laboral. Su finalidad es crear un robot o androide que se parezca, hable e incluso reaccione como un humano y un primer ejemplo de este enfoque son los asistentes mejorados con IA como Siri, Alexa o Cortana.
Actualmente, la mayoría de los programas de IA existentes nos ofrecen “soluciones especializadas” limitadas, es decir pueden sobreponerse al ser humano en actividades como el ajedrez, o pueden dominar tareas específicas para solucionar problemas concretos. Este tipo práctico de IA utiliza técnicas de aprendizaje de máquina y está generando valor para diferentes industrias en donde opera. Con el ChatGPT y otros modelos de lenguaje entrenado han emergido tecnologías que parecen estar superando los límites humanos, sin embargo, la prevención efectiva del fraude necesita más que solo aprendizaje de máquina, lo que en general se usa como sinónimo de IA.
Comprendiendo la IA híbrida
Entonces, ¿qué es el aprendizaje de máquina? En términos simples, el aprendizaje de máquina o “Machine Learning” (ML) está compuesto por un conjunto de herramientas que usan algoritmos para aprender de datos y adaptarse a éstos, lo que permite a las computadoras encontrar información oculta sin indicarles dónde buscar. La efectividad de los modelos de ML depende de su madurez y la calidad de la información, estos se deben entrenar intensamente antes de que se puedan usar por primera vez y logren tener una tasa razonable de aciertos. En este sentido, as instituciones financieras por no cuentan con el tiempo necesario para esto en la era de los pagos instantáneos. Por ejemplo, si el equipo de prevención de fraude de un banco solo dependiera de algoritmos de ML para aprender patrones de fraude, los criminales tendrían suficiente tiempo para causar mucho daño.
Actualmente, los softwares especializados basados en Inteligencia Artificial Híbrida combinan los beneficios de la IA basada en datos (ej. ML) con IA basada en conocimiento (ej. lógica difusa o perfiles dinámicos), 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 este crimen. Sin embargo, estos requieren una gran cantidad de información y expertos detrás que puedan hacer uso de todo su potencial.
Por otro lado, un enfoque híbrido permite complementar los modelos de aprendizaje de máquina con conocimiento experto, logrando resultados inmediatos y más confiables.
Soluciones de prevención de fraude basadas en IA Híbrida
Los sistemas actuales que mantienen perfiles dinámicos para diferentes entidades (ej. una cuenta bancaria) pueden 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. Al ser casos aislados estos patrones pueden permanecer bajo el radar de un modelo basado completamente en aprendizaje de máquina.
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.
Acerca de INFORM
INFORM desarrolla software para optimizar procesos de negocios mediante la toma de decisiones digital, a partir de la inteligencia artificial y la investigación de operaciones. La empresa complementa sistemas de TI clásicos e incrementa la rentabilidad y capacidad de adaptación de numerosas empresas. Mientras que los software de gestión de datos solo proporcionan información, los sistemas de INFORM pueden analizar grandes cantidades de datos en tan solo segundos, calcular un gran número de variables de decisiones y sugerir la mejor solución posible para el usuario para implementar. En la actualidad, más de 950 ingenieros de software, analistas de datos y consultores proporcionan asistencia a más de 1.000 clientes en el mundo en los sectores de fabricación, comercio, aeropuertos, puertos, logística, telecomunicaciones, bancos y aseguradoras. Se optimizan procesos como planificación de ventas, planificación de producción, asignación de personal, logística y transporte, inventarios, gestión de cadena de suministro y prevención de fraudes en seguros, telecomunicaciones y transacciones de pago. www.inform-latinoamerica.com
Equipo Prensa
Portal Innova
 combinan los beneficios de la IA basada en datos (ej. ML) con IA){kind=link}