El papel del aprendizaje automático en la prevención de fraudes El papel del aprendizaje automático en la prevención de fraudes

El papel del aprendizaje automático en la prevención de fraudes

Las plataformas de prevención de fraude utilizan tecnología de aprendizaje automático para generar puntajes de riesgo que permiten a las empresas eliminar de manera efectiva las transacciones fraudulentas sin rechazar las legítimas.

El volumen de ventas y transacciones electrónicas se incrementa gradual y progresivamente conforme crece la oferta de comerciantes, plataformas y métodos de pago. De acuerdo con Shopify, las ventas de retail a través de e-commerce a nivel mundial fueron de $2.3 billones de dólares en 2017 y se estima que alcancen la cifra de $4.9 billones de dólares para finales de 2021.

A la par de este crecimiento, el fraude se está extendiendo por todos los sectores de la economía mundial. Se espera que la industria del delito cibernético tenga un valor de más de $6 billones de dólares  para fines de 2021 a nivel global. La buena noticia para empresas y consumidores es que las soluciones de pago digital están en constante evolución, sin embargo la mala noticia es que los ciberdelincuentes están encontrando nuevas formas de explotar el sistema.

Empresas como Vesta, líder mundial en prevención de fraude digital y mejoras en la aprobación de transacciones, ofrecen a compañías y comerciantes de todos los tamaños soluciones de prevención basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, gracias a las cuales tanto minoristas como grandes comercios pueden tener mucho más control sobre el impacto de las transacciones fraudulentas en sus resultados finales.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático en tiempo real es una herramienta poderosa que los comerciantes pueden utilizar para reducir la incidencia de transacciones fraudulentas. Se basa en la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el procesamiento de información para analizar todos los datos posibles con el objetivo de detectar patrones que evidencien conductas y transacciones destinadas al fraude.

El aprendizaje automático se adapta gradualmente para mejorar su propia eficiencia conforme pasa el tiempo. Esto se logra analizando ciertos comportamientos y reconociendo patrones entre diferentes instancias de fraude.

Ventajas

Tipos de aprendizaje automático

Sin supervisión: es cuando no existen datos previamente provistos. Una vez que la computadora tiene tiempo para recopilar datos basados en los patrones del usuario, puede comenzar a implementar y enseñarte cosas por sí misma.

Supervisado: este algoritmo depende de que la persona entrene al sistema para reconocer patrones en un conjunto de datos. Proporcionará a la computadora predicciones e insumos específicos, así como los resultados de los datos proporcionados.

Reforzado: se utiliza después de recopilar una cantidad considerable de datos; el algoritmo aprende continuamente de ellos y evoluciona con el tiempo para seguir siendo eficiente.

Semi supervisado: es la combinación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Cuando se busca crear un modelo específico que ahorre tiempo y dinero, éste es el camino ideal. Cuando hay una cantidad significativa de datos de entrada y solo una pequeña parte de ellos están etiquetados correctamente, un algoritmo semi-supervisado es muy útil.

Con un algoritmo de aprendizaje automático, tener disponible un gran historial de transacciones significa que hay muchos datos disponibles para analizar, y son éstos la materia prima con la que trabaja la inteligencia artificial: mientras más datos de transacciones hay disponibles, más precisos pueden llegar a ser los modelos de aprendizaje automático.

Las plataformas de prevención de fraude utilizan tecnología de aprendizaje automático para generar puntajes de riesgo que permiten a las empresas eliminar de manera efectiva las transacciones fraudulentas sin rechazar las legítimas.

Cuando una transacción se ejecuta a través de la plataforma de prevención de fraude, se verifica a lo largo de varias líneas con una base de datos de contracargos y datos de terceros en constante crecimiento. La plataforma de decisiones de transacciones en tiempo real de Vesta mejora continuamente gracias a la naturaleza automatizada del aprendizaje automático.

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