American Express utiliza IA para la detección de fraudes con latencia ultrabaja en transacciones con tarjetas de crédito.
American Express
Detección de Fraude
Las tarjetas de crédito y bancarias son un objetivo importante para el fraude. Para frustrar la actividad fraudulenta, American Express, que cuenta con más de 115 millones de tarjetas de crédito activas y maneja más de ocho mil millones de transacciones al año, aprovecha el deep learning a través de la plataforma de computación de GPU NVIDIA.
American Express utiliza modelos avanzados de memoria a largo plazo (LSTM) para detectar patrones anómalos en las transacciones. Los modelos están entrenados en NVIDIA DGX™ para acelerar el tiempo de comercialización, optimizados con NVIDIA TensorRT™, y servidor con el Servidor de Inferencia NVIDIA Triton™ para un alto rendimiento en producción.
American Express implementó este sistema mejorado de detección de fraude en tiempo real para mejorar la precisión y proteger mejor a los clientes y comerciantes. El sistema opera dentro de un estricto requisito de latencia de dos milisegundos y ofrece una mejora 50 veces mayor que una configuración basada en CPU, que no logró cumplir su objetivo.
Una red neuronal profunda LSTM acelerada por GPU, combinada con su modelo de máquina de aumento de gradiente (GBM) de larga data, utilizado para regresión y clasificación, ha mejorado la precisión de la detección de fraude hasta en un seis por ciento en segmentos específicos.
Resultados
American Express es un emisor líder de tarjetas de crédito personales, para pequeñas empresas y corporativas. Las ofertas de viajes de la compañía incluyen cheques de viajero, tarjetas de crédito, servicios de planificación de viajes corporativos y personales, paquetes turísticos y agencias para reservas de hoteles y alquiler de automóviles. American Express maneja más de ocho mil millones de transacciones al año.
“Nuestros algoritmos de fraude monitorean, en tiempo real, cada transacción de American Express en todo el mundo por más de 1,2 billones de dólares gastados anualmente, y generamos decisiones de fraude en apenas milisegundos. Nuestra principal prioridad es contar con el respaldo de nuestros tarjetahabientes y comerciantes, por lo que mantener nuestras tasas de fraude bajas es clave para lograr ese objetivo. Especialmente en este entorno, nuestros clientes nos necesitan ahora más que nunca, por lo que los respaldamos con la mejor protección y servicio de su clase”.
Vicepresidente de Machine Learning y Ciencia de Datos
American Express