Así es como el aprendizaje automático mantiene seguros tus dinero

Así es como el aprendizaje automático mantiene seguros tus dinero

Si bien el paso al dinero digital y la banca móvil han hecho que algunas formas de delincuencia sean redundantes, la prevención de fraudes a menudo es como un juego del gato y el ratón.

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¿Qué es lo primero que te viene a la mente cuando piensas en un banco? ¿Dinero en efectivo, tarjetas... ¿¡¿¡robos a bancos!?!? Si pensaste en el último, piénsalo de nuevo.

Bromas aparte, cuando se trata de banca, la seguridad es extremadamente importante. Si bien el avance hacia el dinero digital y la banca móvil han hecho que algunas formas de crimen sean obsoletas, la prevención del fraude a menudo es como un juego del gato y el ratón. Mediante el uso de las últimas tecnologías, simplificamos tu experiencia bancaria para que puedas centrarte en lo que importa. Ya sea pasar tiempo con tu familia, viajar sin preocupaciones o hacer crecer tu negocio, siempre estamos atentos a la próxima mejor cosa que te brinde más libertad.

Cuando lanzamos en 2015, nos propusimos desafiar el statu quo de lo que debería ser un banco. Esto llevó a algunas innovaciones tempranas como códigos CVC en la aplicación (adiós al skimming de tarjetas) y ninguna sucursal física (¡hola, rapidez y conveniencia!). Hoy, estamos explorando un beneficio menos hablado de la banca móvil: la detección y prevención del fraude.

El desafío es revisar millones de transacciones en tiempo real en busca de actividades ilegales y prevenir el fraude. Suena simple, ¿verdad? Ah, y también asegurarnos de que nada de esto afecte la gran experiencia de usuario a la que estás acostumbrado.

Considera un escenario en el que una cuenta comienza a recibir pagos irregulares de varias cuentas bancarias desconocidas, y de repente todo el dinero es retirado. ¿Crees que esto es:

a) ¿Un caso de lavado de dinero?

b) ¿Amigos que te pagan de vuelta por la pizza?

c) ¿¿¿Entrando en modo Marie Kondo y vendiendo tus discos de vinilo en eBay???

¡Buena pregunta! Para responder a esto, y para asegurarnos de ser duros con los criminales y fáciles contigo, utilizamos aprendizaje automático supervisado y no supervisado.

Si hablas con nuestro equipo de cumplimiento, escucharás términos como Príncipe Nigeriano, smurfing o money-muling, lo que demuestra que muchos tipos de fraudes bancarios son realmente conocidos. Para detectar estos patrones, utilizamos aprendizaje automático supervisado. Se trata de un algoritmo que analiza más de 500 puntos de datos por transacción y crea cientos de árboles de decisiones en competencia para decidir si una transacción es sospechosa o no. ¡El algoritmo aprende en función de años de datos de transacciones etiquetados, y está diseñado para mantenerte seguro en todo momento!

Esto funciona bien para detectar patrones existentes, pero ¿qué pasa con tipos de fraude completamente nuevos? ¡Da la bienvenida al ... aprendizaje no supervisado!

Al ejecutar todas las transacciones no sospechosas a través de un modelo de aprendizaje profundo de autoencoder, encontramos patrones altamente complejos e inusuales que pueden estar vinculados a esquemas de fraude previamente desconocidos. Si se confirma, los datos se etiquetan y se utilizan como entrada por los modelos de aprendizaje supervisado: ¡otro que muerde el polvo!

Si todo esto suena complicado, puedes preguntarte: ¿no hay una forma más sencilla?

¡Sí la hay! Y se llama reglas. Hasta hace poco, la mayoría de los bancos tradicionales no utilizaban el aprendizaje automático para detectar patrones fraudulentos. E incluso en 2020, en su mayoría se basan en modelos simples basados en reglas, lo que significa definir patrones sospechosos y luego comprobar manualmente cada vez que ocurren.

Estas reglas por lo general no son tan efectivas como el aprendizaje automático. Sin embargo, en ciertos casos pueden ser muy poderosas, así que las utilizamos de dos formas: cuando un patrón es siempre fraudulento, y cuando nuestros modelos de aprendizaje supervisado aún están aprendiendo a detectar el nuevo patrón utilizando datos generados por la regla.

Así es como nuestro enfoque híbrido te mantiene más seguro:

1. No discriminamos en función de la nacionalidad o la apariencia

Por supuesto, nadie lo hace a propósito, pero al centrarse en patrones de comportamiento en lugar de estereotipos y prejuicios, nuestro modelo es más justo que los oficiales de cumplimiento humanos.

2. Podemos adaptar la experiencia de usuario para que sea sencilla para ti y terrible para los estafadores

El aprendizaje automático permite detectar más rápidamente comportamientos fraudulentos que los modelos basados en reglas y es mucho más preciso.

3. Al estar siempre un paso por delante de los criminales, tenemos más tiempo para centrarnos en lo que realmente importa: construir el mejor banco para ti

¡Así que ahí lo tienes! Esta es una de las formas en que mantenemos tu dinero seguro cada día, pero por supuesto hay mucho más sucediendo bajo el capó.

Si estás interesado en saber más sobre cómo prevenimos el fraude y te mantenemos a salvo, ¡háznoslo saber aquí!

¡Difunde amor, no fraude!

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