Los datos de transacciones anonimizados y agregados impulsan nuevos modelos de IA | Brighterion IA

Imagínese si pudiera abordar el fraude aprovechando la inteligencia comercial de uno de los conjuntos de datos de transacciones más grandes del mundo. Capacitados con los datos de transacciones globales agregados y anónimos de Mastercard, los nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) listos para el mercado de Brighterion están revolucionando la prevención del fraude y la gestión de crédito.

Las instituciones financieras (IF) enfrentan riesgos de fraude y crédito todos los días. Nueve de cada 10 bancos adquirentes informaron que el fraude de transacciones aumentó durante COVID-19, según PYMNTS.com. Mientras tanto, los prestamistas estadounidenses están haciendo negocios en medio de tasas de interés en aumento, con deuda de los hogares en un máximo histórico de $ 15,84 billones. Ahora, estos problemas se pueden gestionar de forma rápida y precisa con soluciones de IA listas para usar. Estos modelos están listos para su implementación global inmediata y listos para la producción en tan solo 30 días.

Con la red global de Mastercard de 210 países y territorios, la amplitud de los datos de transacciones es enorme. El uso de datos de transacciones para el análisis de datos financieros respetando la privacidad del cliente es un valor fundamental para Mastercard. Todos los datos de transacciones de Mastercard se agregaron y anonimizaron cuando se usaron para construir los modelos AI y ML de Brighterion. Las IF se beneficiarán de modelos entrenados en estos datos para aprender patrones y anomalías. Estos modelos pueden calificar instantáneamente las transacciones para brindar inteligencia en tiempo real.

Convirtiendo la experiencia en IA y la experiencia en datos de transacciones* en el futuro de la IA para el fraude y el riesgo

Brighterion AI ha demostrado su precisión en la prevención del fraude de transacciones en la red de Mastercard. Con más de 20 años de experiencia en innovación de IA, Brighterion diseñó una estrategia para desarrollar modelos más rápidos de implementar. Estos modelos aprovechan las ventajas de Mastercard 50 años de experiencia en pagos y utilizar datos agregados y anónimos actuales para enriquecer los modelos.

Los modelos de IA preentrenados no tienen que hacer referencia a los datos de la red durante las transacciones o para puntuar eventos. Esto permite que la plataforma nativa de la nube ofrezca una latencia notablemente baja de 100-150 ms y, cuando se implementa en las instalaciones, una velocidad de menos de 10 ms.

¿Qué problemas pueden ayudar a resolver los datos de transacciones globales*?

Brighterion ofrece soluciones listas para el mercado para la gestión del riesgo crediticio y el fraude del adquirente.

IA para el riesgo de crédito

Al aprovechar los datos anónimos y agregados de la red de Mastercard, Brighterion ayuda a los prestamistas a monitorear el riesgo crediticio potencial. La solución Transaction Credit Risk de Brighterion proporciona a los prestamistas una puntuación en tiempo real para los prestatarios a medida que se actualiza con cada transacción que se introduce en el modelo.

El puntaje de alerta temprana de la solución predice cuentas corrientes en buen estado que probablemente se vuelvan morosas al reconocer patrones anómalos.

Los bancos pueden utilizar la puntuación de riesgo crediticio de la transacción junto con sus modelos existentes para aumentar el poder de predicción. El modelo está diseñado para mitigar las pérdidas por cancelación y reduce los costos de cobranza al clasificar las cuentas que probablemente fluyan hacia una morosidad más severa. Los prestamistas pueden aprobar transacciones de bajo riesgo que se habrían rechazado debido a fondos insuficientes para buenos clientes.

Un cliente de Brighterion logró una mejora del 12 por ciento en las tasas de detección de morosidad al combinar la puntuación de riesgo crediticio de la transacción con los modelos de riesgo existentes.

Soluciones de adquisición listas para el mercado

Estos modelos más oportunos y ampliamente capacitados también son beneficiosos para los adquirentes y procesadores. Tanto el fraude de transacciones como el riesgo comercial aumentan con las presiones económicas, lo que expone a los adquirentes a posibles pérdidas.

Los datos de transacciones globales* aportan conocimientos del mercado más amplio para ofrecer menos falsos positivos y mayores tasas de detección de fraude. Utilizando la IA lista para el mercado de Brighterion, un comprador vio una caída en los puntos básicos de fraude de dos a tres veces y un aumento en las tasas de aprobación del 7,4 por ciento.

Los adquirentes pueden monitorear los patrones de transacciones comerciales para identificar riesgos comerciales definidos y reducir la fricción para los usuarios confiables. Los modelos brindan una vista de 360 ​​grados del ecosistema comercial del adquirente, cubriendo riesgos como el fraude y la colusión.

Los adquirentes pueden beneficiarse al reducir su responsabilidad y ahorrar dinero al detectar el fraude antes en el flujo de pagos. Cuando se implementa en la etapa de autorización previa en lugar de en la etapa de transacción, la solución identifica el fraude antes de que afecte las defensas del emisor o de la red. Debido a que las soluciones adquirentes están capacitadas en los intentos de fraude más sofisticados, la protección y la precisión son altas. El resultado es menos rechazos falsos y menos cargos por parte de emisores y proveedores de red.

Beneficios del adquirente:

  • Aumente la precisión de las tasas de predicción de fraude
  • Reducir las tasas de fraude para proteger las calificaciones de precisión
  • Prevenga el fraude más difícil de atrapar
  • Ahorre dinero que se perdería en costos de transacción, tarifas comerciales y devoluciones de cargo

Los clientes informan un aumento del 15 al 30 por ciento en las tasas de detección y una tasa de falsos positivos de dos a uno.

¿En qué se diferencia el entrenamiento de la IA en los datos de transacciones de Mastercard* del uso de los propios datos históricos de una FI?

Creación de modelos de IA tradicionales/personalizados

Los modelos de IA tradicionales y personalizados requieren tiempos de respuesta más largos. Algunas IF luchan por extraer los datos financieros correctos para la construcción y capacitación de modelos o pueden no tener los datos históricos que necesitan los desarrolladores.

Las IF tienen la carga de extraer grandes conjuntos de datos para satisfacer esta necesidad, asegurando el etiquetado correcto y la transferencia de datos efectiva. Los conjuntos de datos requeridos pueden ser cientos, lo que requiere una inversión de tiempo sustancial por parte de la IF. Estos se utilizan para entrenar el nuevo modelo para identificar anomalías relevantes para los desafíos específicos del negocio.

Luego, el modelo personalizado se crea en el transcurso de seis a ocho semanas, incluidas las pruebas, antes de que esté listo para su implementación.

Inicialización de modelos de IA de autoaprendizaje y listos para el mercado

Los modelos listos para el mercado se construyen con una variedad de tecnologías avanzadas de IA y ML. Estas soluciones llave en mano van más allá de la inteligencia que se encuentra en los propios datos históricos de una IF; están capacitados con la inteligencia de negocios derivada de más de 150 mil millones de transacciones al año procesadas por Mastercard. Mediante el uso de este conjunto de datos más sólido, el modelo ha ampliado el conocimiento.

La ventaja clave de la IA lista para el mercado es que ahorra tiempo y recursos a las IF, ya que el modelo ya está construido, entrenado y refleja altas tasas de precisión. El modelo está listo para su implementación y requiere 30 días para inicializarse con una pequeña muestra de los propios datos de transacciones de la IF. Durante este período, la interfaz API personalizable se ajusta a las necesidades del cliente. Luego, las puntuaciones se devuelven a la FI y el modelo está listo para su implementación completa.

Para los clientes de Transaction Credit Risk que ya son clientes de Mastercard, la implementación es aún más simple, ya que Brighterion puede acceder fácilmente a los datos de red agregados y anónimos.

Dicho esto, los modelos de mercado tanto para los adquirentes como para los prestamistas son independientes de la marca. Es el alcance de la inteligencia comercial del que se benefician las IF, no la marca de la red involucrada.

Al igual que con los modelos de IA personalizados de Brighterion, los modelos listos para el mercado son de autoaprendizaje. Continúan aprendiendo y evolucionando con cada nueva transacción o salida con la supervisión de los informáticos de Brighterion.

Un lugar para la IA personalizada

Brighterion tiene el proceso de creación de modelos personalizados hasta la ciencia: preparar a los clientes para la implementación en un par de meses con su proceso de implementación AI Express.

Los modelos de IA creados a medida no tienen que ser complicados y siguen siendo los adecuados para desafíos comerciales específicos o únicos donde se necesita innovación y experimentación.

¿Los modelos listos para el mercado significan el final de la IA personalizada? No, pero para ciertos casos de uso, la IA lista para el mercado puede ahorrar tiempo y dinero a las IF.

Conclusión

Los modelos de IA listos para el mercado entrenados con los datos de transacciones globales agregados y anónimos de Mastercard son otra innovación de Brighterion que continúa mejorando los resultados y ahorrando tiempo y dinero a los clientes. Estos nuevos modelos ofrecen las ventajas de la inteligencia empresarial acumulada globalmente para ofrecer baja latencia y alta precisión. Actualmente disponibles para el fraude de transacciones, el control del riesgo comercial y la gestión del riesgo crediticio, los modelos listos para el mercado de Brighterion son independientes de la marca y están listos para operar en la mayoría de los sistemas de las IF.

Descubra cómo la IA lista para el mercado de Brighterion está lista para implementarse en solo 30 días para brindar un análisis financiero superior y un retorno inmediato de su inversión.

*Todos los datos de transacciones de Mastercard se agregaron y anonimizaron cuando se usaron para construir los modelos AI y ML de Brighterion.

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