Aprendizaje automático en tiempo real es una herramienta poderosa para reducir la incidencia de transacciones fraudulentas

El fraude se extiende por todos los sectores de la economía. Se espera que la industria del ciberdelito valga más de 6 billones de dólares para fines de 2021

Hoy en día, 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 mil millones de dólares en 2017 y se estima que alcancen la cifra de 4.9 mil millones 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, la industria del delito cibernético tenga un valor de más de $6 mil millones de dólares para fines de 2021 a nivel global.

A pesar de esta situación, la buena noticia para empresas y consumidores es que las soluciones de pago digital están en constante evolución. No obstante, la mala noticia es que los ciberdelincuentes están encontrando nuevas formas de explotar el sistema. Empresas como Vesta, especialista en prevención de fraude digital y mejoras en la aprobación de transacciones, ofrecen a compañías y comerciantes soluciones de prevención basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Gracias a esto, tanto minoristas como grandes comercios, pueden tener mucho más control sobre el impacto de las transacciones fraudulentas en sus resultados finales.

Bajo esta línea, 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. Esta tecnología se adapta gradualmente para mejorar su propia eficiencia conforme pasa el tiempo.

Los sistemas de aprendizaje automático tienen la capacidad para procesar grandes volúmenes de transacciones, a diferencia de la revisión y prevención manual de operaciones, siendo una ventaja para la prevención de fraudes. Asimismo, el rendimiento del aprendizaje automático mejora progresivamente a lo largo del tiempo, al tener cada vez más transacciones analizadas para generar conocimiento y respuesta ante posibles fraudes.

Por otro lado, las soluciones de inteligencia artificial se centran en detectar el fraude antes de completar las transacciones; esto reduce significativamente los costos operativos de los comerciantes. De igual forma, el aprendizaje automático tiene la capacidad de prevenir y combatir el fraude de tarjetas no presentes (CNP, por sus siglas en inglés). Así como los contracargos, el apoderamiento de cuentas y el lavado de transacciones, entre otros tipos de fraude.

Entre los tipos de aprendizaje automático se encuentra el machine learning sin supervisión, es decir, 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 enseñar cosas por sí misma.

También existe el machine learning 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.

Asimismo, el machine learning reforzado se utiliza después de recopilar una cantidad considerable de datos. En este sentido, el algoritmo aprende continuamente de ellos y evoluciona con el tiempo para seguir siendo eficiente. El aprendizaje automático semi supervisado, por su parte, es la combinación de algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Cuando se busca crear un modelo específico que ahorre tiempo y dinero, este 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 estos la materia prima con la cual trabaja la inteligencia artificial. Bajo este panorama, el equipo de Vesta explica a NotiPress, 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.