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IA generativa para detectar el fraude: el ambicioso proyecto de Mastercard

Fraude bancario


La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados. Tiene numerosas aplicaciones en distintos sectores. En el marketing y en el periodismo es evidente, y en eso nos dedicamos por aquí: a evangelizar sobre las posibilidades que tiene esta tecnología en nuestro sector. Bien. Pero, a su vez, existen otras áreas de la economía que se pueden beneficiar de sus capacidades. La banca es, sin duda, una de las que más va a invertir por mejorar sus servicios, según los principales indicadores. 

Hay mucho temor por lo que esta tecnología pueda facilitar el trabajo de los maleantes. Y noticias como esta tampoco ayudan. Para intentar evitarlo, Mastercard, compañía proveedora de servicios de pago, va a contar con su propia IA generativa, capaz de aumentar la detección del fraude bancario en un 300%. Se denomina “Decision Intelligence Pro” y ya está “ayudando” a los bancos a calificar y aprobar de forma segura 143 billones de transacciones al año con una solución que ayuda a la toma de decisiones en tiempo real.

“La nueva tecnología de IA generativa construirá sobre nuestra capacidad existente y nos permitirá escanear un volumen de datos sin precedentes en tiempo real (menos de 50 milisegundos), cubriendo información de cuentas, compras, comercios y dispositivos. Este escaneo nos permitirá predecir la probabilidad de que una transacción sea genuina o no”, explica Rohit Chauhan, vicepresidente ejecutivo de Inteligencia Artificial de Mastercard, en declaraciones por correo electrónico a Verbaliza

El objetivo de esta IA generativa va a ser evaluar de manera más precisa las transacciones sospechosas en su red en tiempo real y determinar, en efecto, si son legítimas o no. Decision Intelligent Pro utiliza un algoritmo conocido como red neuronal recurrente (RNN), que es una parte central de la IA generativa. “El RNN utiliza los datos de transacciones de Mastercard para comprender y construir las relaciones entre comercios, y predecir dónde se llevan a cabo las transacciones fraudulentas”, añade. 

“A partir de esta información, genera caminos plausibles a través de la red de comercios para encontrar la respuesta a la pregunta: «¿Es el comercio en la transacción actual uno que esperaríamos que visitara este titular de la tarjeta?». Finalmente genera una puntuación que determina si los datos están «dentro del patrón» o «fuera del patrón». Esta puntuación, a su vez, alimenta más de 50 campos adicionales por transacción que se tienen en cuenta en la puntuación general del scoring de DI”, comenta Chauhan. 

En fase de expansión 

Esta tecnología, construida desde cero por los equipos de ciberseguridad y antifraude de la empresa, ya se han adoptado por entidades como Lloyds Bank, Halifax, Bank of Scotland, NatWest, Monzo y TSB. Este último asegura que ha reducido drásticamente sus pérdidas por estafas en solo cuatro meses, lo que equivaldría a casi 100 millones de libras (85 millones de euros) ahorradas en todo el Reino Unido si su rendimiento fuera replicado por todos los bancos. Mastercard planea expandir su solución a otros mercados internacionales en el futuro.

Decision Intelligent Pro estará disponible a finales de este año. En conjunto, estiman que vaya a suponer un aumento en la detección de fraude en tiempo real de entre un 20% (media) y un 300% (máximo). El algoritmo se entrena con los datos de las aproximadamente 125 mil millones de transacciones que pasan por la red de tarjetas de la compañía cada año. 

Mastercard ha invertido 7 billones de dólares en los últimos cinco años en sus capacidades de ciberseguridad e inteligencia. Sus soluciones impulsadas por IA cubren una amplia gama de casos de uso:

  • Ciberseguridad: Mastercard monitorea 19 millones de entidades en todo el mundo en busca de riesgos cibernéticos, ayudando a las organizaciones a mejorar su resiliencia.
  • Toma de decisiones dinámica: Mastercard puede sustituir a nuestros clientes cuando no pueden procesar un pago, garantizando una experiencia consistente para los consumidores finales.
  • Identidad: Mastercard ha permitido a algunos clientes conseguir una reducción del 50% en las tasas de abandono en sus procesos de “onboarding”.
  • Soluciones biométricas: Mastercard permite una autenticación de pagos más fluida.
  • Fraude: Mastercard puede distinguir entre fraude propio y de terceros, lo que mejora la precisión y acelera el tiempo en la resolución de disputas.

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