¿Cómo usar la IA para detectar fraudes? Checa lo que hizo este banco
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¿Cómo usar la IA para detectar fraudes? Checa lo que hizo este banco

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¿Cómo usar la IA para detectar fraudes? Checa lo que hizo este banco

El banco Danske Bank clasifica las transacciones bancarias de sus casi 2.7 millones de clientes en 300 milisegundos detectando entre alertas por fraude real y falsos positivos (activan alertas, pero no son maliciosos), todo gracias a la inteligencia artificial.

Omar Ortega
23/10/2017
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Ante la constante evolución de las tecnologías usadas por cibercriminales para hacer fraudes bancarios en línea y al bajo porcentaje de casos detectados, el banco danés Danske Bank acudió a la Inteligencia Artificial.

"Entre más ofreces productos digitales tienes una responsabilidad mayor de proteger a tus clientes, es tu responsabilidad", dijo en conferencia Nadeem Gulzar, director de Analytics Avanzadas de la institución.

La plataforma clasifica las transacciones bancarias de sus casi 2.7 millones de clientes en 300 milisegundos entre operaciones reales y falsos positivos, que se refiere a la detección de archivos o casos que no son maliciosos pero que encienden una alerta, y fraudes reales.

Danske Bank trabajó con Think Big Analytics, una empresa de Teradata, para la construcción de la plataforma que utiliza el aprendizaje automático para analizar decenas de miles de patrones y características en la información sobre movimientos de sus clientes y que ha derivado en un incremento del 60 por ciento en casos de fraude electrónico, según la institución.

“Los delincuentes se están volviendo expertos y emplean técnicas sofisticadas de aprendizaje automático para atacar, por lo que es fundamental utilizar técnicas de avanzada, como el aprendizaje automático, para atraparlos”, afirmó.

“El banco entiende que el fraude va a empeorar a mediano y largo plazo, debido a la digitalización de las operaciones bancarias y la introducción de nuevas y más aplicaciones de banca móvil. Reconocemos la necesidad de utilizar las técnicas más avanzadas para enfrentar a los estafadores, no donde se encuentran hoy, sino donde van a estar mañana", señaló.

Gulzar señaló que la herramienta ayuda a distinguir entre los casos reales de fraude electrónico y aquellos que el sistema automáticamente detectaba pero que resultaban ser transacciones reales con ciertas anomalías que los hacían encender las alertas.

Dichos casos les generaban una cantidad grande de gastos y empeoraban la experiencia del cliente.

"Me pasó a mí, cuando estuve en Francia y mis tarjetas fueron bloqueadas porque hice transacciones sospechosas, ¿sospechoso tomar un taxi? Por favor", contó Gulzan.

Gracias a la utilización de esta tecnología, el banco ha podido destinar la mitad de recursos de lo que perdía antes en el análisis de casos que resultaban ser falsos positivos.

Con las operaciones de Teradata en la institución, los casos de 'falsos positivos' se redujeron a un 50 por ciento. Danske Bank trabajó en dicha plataforma desde septiembre de 2016 y hasta inicios de este año con información sobre sus clientes desde hacía 10 años.

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