Los sistemas tradicionales de detección de fraudes son cada vez más inadecuados para abordar esquemas de fraude sofisticados, debido a esto las empresas estarían enfocándose en la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA), que emplea un aprendizaje no supervisado para descubrir patrones de fraude complejos y anomalías que los sistemas convencionales suelen pasar por alto.
Una de estas compañías es Visa Account Attack Intelligence Score, que utiliza la GenIA para analizar datos de transacciones en tiempo real , logrando una reducción del 85% en falsos positivos en comparación con otros modelos.
Este sistema avanzado mejora la evaluación de riesgos para transacciones sin tarjeta presente, mejora la toma de decisiones para los emisores de tarjetas y aumenta la satisfacción del consumidor al tiempo que mitiga las pérdidas financieras.
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La IA generativa ofrece una solución a los desafíos de los modelos de detección de fraudes que se basan en datos financieros del mundo real, debido a que esta herramienta genera conjuntos de datos sintéticos que replican transacciones reales sin exponer información confidencial, para garantizar garantiza el cumplimiento de las normas de privacidad y, al mismo tiempo, mejora la solidez de los sistemas de detección de fraudes.
Otra empresa que hace uso de la GenIA es Bunq , una empresa fintech europea, que asegura que esta innovación ha multiplicado por más de cinco la eficiencia de procesamiento de datos de Bunq y ha acelerado casi 100 veces el entrenamiento del modelo de detección de fraudes en comparación con los métodos anteriores.
