IA para detección de fraudes
Aumente la precisión de la detección de fraudes para lograr una mejor gestión de riesgos y una mayor retención de clientes.
Cargas de trabajo
Ciencia de datos
Sectores
Servicios financieros
Objetivo comercial
Mitigación de riesgos
Productos
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus
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Descripción
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Implementación técnica
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Preguntas frecuentes
Una detección de fraudes más rápida reduce el riesgo
Las instituciones financieras necesitan poder detectar y evitar las actividades fraudulentas más sofisticadas, como el robo de identidad, la apropiación de cuentas o el blanqueo de capitales. Estas actividades ilícitas pueden dar lugar a pérdidas financieras, daños a la reputación y sanciones normativas.
El fraude financiero se perpetra de una cantidad de formas cada vez mayor, como la recopilación de datos pirateados de la dark web para el robo de tarjetas de crédito, el uso de la IA generativa para la suplantación de identidad (phishing) y el blanqueo de dinero entre criptomonedas, billeteras digitales y monedas fiduciarias.
La identificación de patrones de fraude financiero a escala masiva plantea todo un reto, debido a la gran cantidad de datos de transacciones que deben analizarse rápidamente. Además, existe una relativa escasez de datos etiquetados para instancias reales de fraude, lo que es esencial para el entrenamiento de modelos.
Al detectar fraudes, las empresas de banca y pagos se enfrentan a muchos desafíos, como los flujos de proceso más lentos, la reducción de los falsos positivos, la integración de datos y la calidad, además de los umbrales de baja latencia en la toma de decisiones en tiempo real.
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Prevención de fraudes basada en la IA
Las aplicaciones habilitadas por IA que aprovechan las técnicas de deep learning, como las redes neuronales de gráficos (GNN), pueden reducir los falsos positivos en la detección de fraudes en transacciones, mejorar la precisión de la verificación de identidad para los requisitos de conocimiento de tu cliente (KYC) y hacer que los esfuerzos contra el blanqueo de capitales (AML) sean más efectivos y, por lo tanto, mejorar tanto la experiencia del cliente como la salud financiera de tu empresa.
“Nuestros algoritmos de fraude monitorizan, en tiempo real, cada transacción de American Express en todo el mundo por más de 1,2 billones de dólares anualmente, y generamos decisiones sobre fraudes en tan solo milisegundos. Tener el respaldo de nuestros miembros y comercios es nuestra principal prioridad, por lo que mantener bajas nuestras tasas de fraude es clave para lograr ese objetivo. Especialmente en este entorno, nuestros clientes nos necesitan ahora más que nunca, por lo que les estamos apoyando con la mejor protección y servicio de su clase“.
Vicepresidente de aprendizaje automático y ciencia de datos
American Express
Lucha contra el fraude con la plataforma de IA de NVIDIA
Las instituciones financieras pueden desarrollar sus propias capacidades de IA en la plataforma de NVIDIA AI, lo que es compatible con todo el proceso de detección de fraudes y verificación de identidad, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento de modelos y la implementación (inferencia), al aprovechar herramientas como NVIDIA RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark, NVIDIA RAPIDS y el servidor de inferencia NVIDIA Triton™ en NVIDIA AI Enterprise.
NVIDIA RAPIDS para la computación acelerada
A medida que crecen las necesidades de datos y los modelos de IA se amplían en tamaño, complejidad y diversidad, la potencia de procesamiento energéticamente eficiente se vuelve más crítica para las operaciones en servicios financieros. Los procesos de ciencia de datos tradicionales carecen de la aceleración necesaria para manejar los volúmenes de datos involucrados en la detección de fraudes, lo que da lugar a tiempos de procesamiento más lentos, y limita el análisis de datos en tiempo real y la detección de fraudes.
Para gestionar conjuntos de datos a gran escala de forma eficiente y ofrecer rendimiento en tiempo real para la IA en producción, las instituciones financieras deben pasar de una infraestructura heredada a una computación acelerada. NVIDIA RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark, una biblioteca CUDA-X™ que forma parte de NVIDIA AI Enterprise, utiliza GPU NVIDIA para acelerar el procesamiento de datos hasta 5 veces y reducir los costes hasta 4 veces. NVIDIA RAPIDS es compatible con el entrenamiento de modelos con algoritmos basados en árbol, como XGBoost, y se integra a la perfección con marcos como PyTorch/TensorFlow para ser compatible con algoritmos de deep learning como GNN y Transformers.
Servidor de inferencia NVIDIA Triton
El servidor de inferencia NVIDIA Triton™ ofrece una plataforma potente y escalable para implementar y servir modelos basados en IA, lo que permite el análisis en tiempo real y la detección de actividades fraudulentas. Como parte de NVIDIA AI Enterprise, Triton es un software de código abierto para la inferencia que se utiliza para implementar modelos de IA entrenados desde cualquier marco en cualquier infraestructura basada en GPU, desde la nube hasta el perímetro.
NVIDIA® TensorRT™ es un kit de desarrollo de software (SDK) que optimiza los modelos de deep learning entrenados para la inferencia de alto rendimiento, lo que permite que los sistemas de detección de fraudes procesen datos de forma eficiente y tomen decisiones más rápidas sin interrumpir el flujo de transacciones, y reduce el riesgo de pérdidas financieras.
Primeros pasos con la IA para la detección de fraudes
Las instituciones financieras que buscan crear flujos de trabajo de detección de fraudes pueden emplear NVIDIA AI Enterprise, una plataforma de software nativa de la nube de extremo a extremo que acelera los procesos de ciencia de datos y agiliza el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA de producción. Estos son los cuatro pasos diferenciadores:
Preparación de datos: recopila datos relevantes, como registros de transacciones, perfiles de clientes y registros de fraudes históricos. Limpia y preprocesa los datos, gestiona los valores faltantes y atípicos, y lleva a cabo ingeniería de características.
Entrenamiento de modelos: selecciona algoritmos de aprendizaje automático apropiados, como XGBoost, bosques aleatorios o redes neuronales. Entrena los modelos con los datos preprocesados y los divide en conjuntos de entrenamiento y validación. Evalúa el rendimiento del modelo con métricas como la exactitud, la precisión, el recuerdo y la puntuación F1.
Implementación de modelos: implementa los modelos entrenados con el servidor de inferencia NVIDIA Triton o el SDK NVIDIA Morpheus para la inferencia en tiempo real. Integra los modelos en el sistema bancario o de pago, lo que garantiza la escalabilidad y fiabilidad. Implementa técnicas de posprocesamiento para tomar decisiones finales sobre el bloqueo o la autorización de transacciones.
Monitorización y mejora: monitoriza continuamente el rendimiento de los modelos implementados, detectando cambios en los patrones de fraude o la deriva de modelos. Recopila comentarios sobre las predicciones y resultados de modelos para mejorar la precisión y adaptarse a las cambiantes técnicas de fraude. Actualiza y vuelve a entrenar los modelos periódicamente para mantener la eficacia y mantenerse por delante de los estafadores.
Las empresas que dirigen sus negocios con IA confían en la seguridad, el respaldo y la estabilidad que proporciona NVIDIA AI Enterprise para garantizar una transición sin problemas desde la fase piloto a la producción.
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Flujo de trabajo de extremo a extremo para la detección de fraudes
NVIDIA ofrece un flujo de trabajo de IA para la detección de fraudes, desde la creación de modelos hasta la implementación de modelos. El flujo de trabajo utiliza algoritmos XGBoost mejorados con GNN del conjunto de bibliotecas de IA de NVIDIA RAPIDS para aumentar la precisión y reducir los falsos positivos, todo ello disponible como parte de NVIDIA AI Enterprise.
Los bancos y las empresas de pagos pueden personalizar la configuración de GNN y ajustar los procesos de creación de modelos en función de sus necesidades únicas, lo que garantiza que el sistema permanezca optimizado con el tiempo.
La migración del aprendizaje automático al deep learning para la detección de fraudes puede tener impactos comerciales significativos. Los modelos de deep learning ofrecen una precisión mejorada a la hora de detectar actividades fraudulentas, lo que permite la detección en tiempo real y la reducción de falsos positivos. Estos modelos son altamente escalables y pueden manejar grandes volúmenes de datos de transacciones de forma eficiente.
Las técnicas de deep learning pueden capturar esquemas de fraude complejos que supongan varias transacciones a lo largo del tiempo. Al automatizar y agilizar el proceso de detección de fraudes, las empresas pueden lograr ahorros de costes y eficiencia operativa. Si bien esta migración puede requerir recursos computacionales adicionales, las ventajas de la precisión mejorada y la detección en tiempo real la convierten en una valiosa inversión para las empresas.
American Express implementó modelos de deep learning optimizados con NVIDIA TensorRT que se ejecutan en el servidor de inferencia NVIDIA Triton™ para detectar fraudes. Sus algoritmos de fraude monitorizan cada transacción en todo el mundo en tiempo real y generan decisiones sobre fraudes en tan solo milisegundos, lo que da lugar a una mejora del 6 % en la precisión de detección de fraudes.
Los modelos de IA, ciencia de datos y aprendizaje automático se pueden utilizar para detectar anomalías en los comportamientos de los clientes, patrones de las cuentas y comportamientos que se ajusten a características fraudulentas. Valore la posibilidad de aprovechar las tecnologías de IA para mejorar las capacidades de detección de fraudes.
Adopte tecnologías de verificación de identidad: las aplicaciones basadas en IA que utilizan técnicas de deep learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) pueden mejorar los procesos de verificación de identidad, además de mejorar el cumplimiento normativo y reducir los costes.
Aproveche los modelos basados en árboles para la detección de fraudes: los modelos basados en árbol, como XGBoost, LightGBM y Random Forest, se pueden implementar con el backend de la biblioteca de inferencia Forest (FIL) en el servidor de inferencia NVIDIA Triton. Estos modelos pueden proporcionar capacidades de detección de fraudes precisas con baja latencia y alto rendimiento.
Esté al tanto de las últimas técnicas de detección de fraudes: manténgase al día sobre avances en tecnologías y metodologías de detección de fraudes. Asista a conferencias del sector, seminarios web y sesiones de formación para disponer de toda la información sobre las últimas tendencias y prácticas recomendadas en prevención de fraudes.
Colabore con socios del sector: colabore con proveedores de software independientes (ISV), integradores de servicios globales (GSI) y socios de prestación de servicios (SDP) para compartir información y prácticas recomendadas para la prevención de fraudes. Los partners del ecosistema pueden ayudar a integrar soluciones tecnológicas efectivas para la prevención de fraudes en su negocio.
La IA para la detección de fraudes es altamente escalable y se puede implementar de forma efectiva en empresas de todos los tamaños. Con la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos y procesarlos en tiempo real, los modelos de IA pueden seguir el ritmo de las crecientes demandas de las instituciones financieras.
La infraestructura en la nube ofrece recursos flexibles para implementar y gestionar modelos de detección de fraudes, lo que le permite escalar hacia arriba o hacia abajo en función de tus necesidades.
La automatización y la eficiencia permiten a las empresas escalar sus operaciones de detección de fraudes sin aumentar significativamente el personal requerido. Los modelos de IA se pueden entrenar y adaptar continuamente a los cambiantes patrones de fraude, lo que garantiza la escalabilidad y la capacidad de respuesta a las cambiantes tendencias de fraude.
La integración con los sistemas existentes permite una escalabilidad sin fisuras sin interrupciones importantes. En general, la IA para la detección de fraudes ofrece soluciones escalables que pueden satisfacer las crecientes necesidades de su negocio, al tiempo que mitigan eficazmente los riesgos de fraude.
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Proteja a su institución y a sus clientes ante fraudes
Las instituciones financieras pueden reducir los falsos positivos en la detección de fraudes en transacciones, mejorar la verificación de identidad para los requisitos KYC y hacer más efectiva la prevención del blanqueo de capitales, lo que mejora tanto la experiencia del cliente como la salud financiera de su empresa con la plataforma de IA de NVIDIA.