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Inteligencia artificial reduce hasta un 10% los fraudes en tarjetas de crédito

Callcredit muestra los resultados de un estudio en el que se redujo el fraude en tarjetas de crédito hasta en un 10% gracias al uso de técnicas de ‘machine learning’.

17 octubre 2017 |

Callcredit Information Group, especialista en informes de crédito, soluciones de marketing con bases de datos y software de analítica y fraude, ha anunciado los resultados de un estudio llevado a cabo por la compañía con el objetivo de mostrar los beneficios del uso de técnicas de ‘machine learning’ a la hora de extraer inteligencia en los modelos predictivos de datos en el sector financiero.

El estudio realizado por Callcredit escenificó diversas situaciones de riesgo, como el proceso de solicitudes fraudulentas o la posibilidad de que clientes falsos pudieran suscribir algún servicio. Según las conclusiones de la prueba, con el uso de herramientas de inteligencia artificial se llegó a reducir en un 10% el fraude en tarjetas de crédito (se analizaron las transacciones de 60.000 tarjetas), lo que implica que las técnicas de ‘machine learning’ proveen de importantes beneficios a la industria del crédito, de la lucha contra el fraude y del seguro. Además, en combinación con otras herramientas, los beneficios de estas técnicas podrían ser incluso mayores.

Mark Davison, responsable de datos en Callcredit Information Group, explica que “muchos de nuestros clientes operan en mercados tremendamente competitivos, por lo que es necesario adoptar herramientas de predicción que les ayuden a diferenciarse con un mejor servicio a sus clientes”. Además, continua Davison, “la Inteligencia Artificial no provocará la desaparición de los directores de riesgo, pero sí que obligará a los directores de riesgo que no la usen a adaptarse para sacar partido para tomar decisiones más inteligentes para su negocio”.

Las técnicas de ‘machine learning’ forman parte de los modelos en los que se usa la inteligencia artificial, lo que permite a las máquinas utilizar algoritmos que analizan grandes cantidades de datos para descubrir relaciones ocultas o patrones encubiertos y ayudar así a los directores de riesgos a tomar decisiones más inteligentes, ya sea para recomendar productos al cliente de forma personalizada o para reducir los niveles de fraude rechazando a usuarios fraudulentos o falsos desde el mismo momento de la captación u ofreciéndoles nuevas formas de recobro antes de que ocurran los impagos.

Un reciente estudio de Accenture sugiere que el 38% de las entidades financieras tienen planificado invertir en tecnologías de ‘machine learning’ en los próximos tres años.

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