IA para la Detección de Fraudes
Impulse la precisión de la detección de fraudes para optimizar la administración de riesgos e incrementar la retención de clientes.
Cargas de Trabajo
Ciencia de Datos
Industrias
Servicios Financieros
Objetivo Empresarial
Mitigación de Riesgos
Productos
NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA RAPIDS
NVIDIA Morpheus
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Descripción General
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Implementación Técnica
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Preguntas Frecuentes
Una Detección de Fraude Más Rápida Reduce el Riesgo
Las instituciones financieras necesitan detectar y prevenir actividades fraudulentas sofisticadas, como el robo de identidad, la toma de control de cuentas y el lavado de dinero. Estas actividades ilícitas pueden resultar en pérdidas financieras, daños a la reputación y sanciones regulatorias.
El fraude financiero se comete de muchas y cada vez más formas, como la recolección de datos pirateados de la web oscura para robar tarjetas de crédito, el uso de la IA generativa para estafas de phishing destinadas a robar información personal, y el lavado de dinero con criptomonedas, billeteras digitales y monedas fiduciarias.
La identificación de patrones de fraude financiero a escala masiva plantea un desafío debido a la gran cantidad de datos transaccionales que se deben analizar rápidamente. Además, hay una relativa escasez de datos etiquetados para instancias reales de fraude, algo esencial para los modelos de entrenamiento.
En la detección de fraudes, las empresas de banca y pagos enfrentan muchos desafíos, por ejemplo: flujos de procesos más lentos, reducción de falsos positivos, integración y calidad de los datos, y umbrales de baja latencia en la toma de decisiones en tiempo real.
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Prevención de Fraudes Impulsada por IA
Las empresas están identificando e implementando sus casos de uso de IA más estratégicos, y también están usando la IA para ser más resilientes ante los desafíos en evolución. Según el Informe de la encuesta sobre el State of AI in Financial Services de 2025 de NVIDIA, entre las empresas que enfrentan desafíos de ciberseguridad, el 34% de los encuestados dicen que están abordando (o planeando abordar) la detección de fraudes con IA.
Las aplicaciones habilitadas para IA que aprovechan técnicas de Deep Learning, como las redes grafo neuronales (GNN), pueden reducir los falsos positivos en la detección de fraudes de transacciones, mejorar la exactitud de la verificación de identidad para cumplir con los requisitos de “conozca a su cliente” (KYC), y hacer que los esfuerzos contra el lavado de dinero (AML) sean más efectivos, lo que mejora tanto la experiencia del cliente como la salud financiera de su empresa.
“Nuestros algoritmos de fraude supervisan en tiempo real todas las transacciones de American Express en todo el mundo por más de 1.2 trillones de dólares gastados anualmente, y generan decisiones de fraude en milisegundos. Contar con el respaldo de nuestros tarjetahabientes y comerciantes es nuestra principal prioridad, y 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 los apoyamos con la mejor protección y servicio contra el fraude”.
Vicepresidente de Machine Learning y Ciencia de Datos
American Express
Combatir al Fraude con la Plataforma de IA de NVIDIA
Las instituciones financieras pueden desarrollar sus propias capacidades de IA en la plataforma de IA de NVIDIA. Eso les permite respaldar todo el pipeline de detección de fraudes y verificación de identidad, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento e implementación (inferencia) de modelos, mediante el aprovechamiento de herramientas como NVIDIA RAPIDS™ Accelerator para Apache Spark, NVIDIA RAPIDS, NVIDIA Dynamo-Triton™ y NVIDIA AI Blueprint para la detección del fraude financiero en NVIDIA AI Enterprise.
NVIDIA RAPIDS para Computación Acelerada
A medida que la necesidad de datos aumenta y los modelos de IA aumentan en tamaño, complejidad y diversidad, el poder de un procesamiento con eficiencia energética se hace más fundamental para las operaciones en los servicios financieros. Los pipelines de ciencia de datos tradicionales carecen de la aceleración necesaria para manejar los volúmenes de datos involucrados en la detección de fraudes. Esto resulta en tiempos de procesamiento más lentos, lo que a su vez limita el análisis de datos en tiempo real y la detección de fraudes.
Para administrar eficientemente los conjuntos de datos a gran escala y ofrecer un rendimiento en tiempo real para la IA en producción, las instituciones financieras deben cambiar su infraestructura heredada a la computación acelerada. NVIDIA RAPIDS Accelerator for Apache Spark, parte de la colección de microservicios, bibliotecas, herramientas y tecnologías de NVIDIA CUDA-X™, disponible con NVIDIA AI Enterprise, usa las GPU de NVIDIA para acelerar el procesamiento de datos hasta cinco veces y reducir los costos hasta cuatro veces. NVIDIA RAPIDS admite el entrenamiento de modelos con algoritmos basados en árbol, como XGBoost, y se integra a la perfección con frameworks como PyTorch/TensorFlow para admitir algoritmos de deep learning, como las redes grafo neuronales (GNN) y los transformers.
NVIDIA Dynamo-Triton
NVIDIA Dynamo-Triton (anteriormente, Servidor de Inferencia Triton) proporciona una plataforma poderosa y escalable para implementar y proporcionar modelos impulsados por IA, lo que permite el análisis y la detección en tiempo real de actividades fraudulentas. Como parte de NVIDIA AI Enterprise, Dynamo-Triton es un software de inferencia de código abierto que se usa para implementar modelos de IA entrenados desde cualquier framework, en cualquier infraestructura basada en GPU, desde la nube hasta el borde.
NVIDIA® TensorRT™ es un kit de desarrollo de software (SDK) que optimiza modelos de deep learning entrenados para obtener una inferencia de alto rendimiento. Esto permite a los sistemas de detección de fraudes procesar datos de manera eficiente y tomar decisiones más rápidas sin interrumpir el flujo de transacciones, lo que reduce el riesgo de pérdidas financieras.
Introducción a la IA para la Detección de Fraudes
Las instituciones financieras que buscan desarrollar workflows de detección de fraudes pueden emplear NVIDIA AI Enterprise, una plataforma de software integral y nativa de la nube que acelera los pipelines de ciencia de datos y agiliza el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA de producción. Estos son los cuatro pasos:
Preparación de Datos: Recopile datos relevantes, como registros de transacciones, perfiles de clientes y registros históricos de fraudes. Limpie y preprocese los datos, gestione los valores faltantes y los atípicos, y realice ingeniería de funciones.
Entrenamiento de Modelos: Seleccione algoritmos de Machine Learning apropiados, como XGBoost, bosques aleatorios o redes neuronales. Entrene los modelos con los datos preprocesados al dividirlos en conjuntos de entrenamiento y validación. Evalúe el desempeño de los modelos con métricas como la exactitud, precisión, recobrado y puntuación F1.
Implementación de Modelos: Implemente los modelos entrenados mediante el uso de NVIDIA Dynamo-Triton para inferencia en tiempo real. Integre los modelos en el sistema bancario o de pago, a los efectos de garantizar su escalabilidad y confiabilidad. Implemente técnicas de posprocesamiento para tomar decisiones finales sobre el bloqueo o la autorización de transacciones.
Monitoreo y Mejora: Monitoree continuamente el desempeño de los modelos implementados, detectando cambios en los patrones de fraude o derivas de los modelos. Recopile retroalimentación sobre las predicciones y resultados de los modelos para mejorar la exactitud y adaptarse a técnicas de fraude en evolución. Actualice y reentrene los modelos periódicamente para mantener la efectividad y mantenerse a la vanguardia de los defraudadores.
Las empresas que trabajan con IA de NVIDIA confían en la seguridad, el soporte y la estabilidad proporcionadas por NVIDIA AI Enterprise para garantizar una transición fluida de la fase piloto a producción.
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NVIDIA AI Blueprint para la Detección de Fraudes
NVIDIA ofrece su AI Blueprint para la detección de fraudes financieros como un ejemplo de referencia, desde la creación hasta la implementación de modelos, para que los desarrolladores puedan crear workflows mediante el uso del contenedor NVIDIA para la detección de fraudes. El blueprint utiliza algoritmos XGBoost optimizados por GNN con el contenedor NVIDIA Financial Fraud Training y NVIDIA Dynamo-Triton para impulsar la precisión y reducir los falsos positivos, todo esto disponible como parte de NVIDIA AI Enterprise.
Los bancos y las empresas de pagos ahora pueden personalizar la configuración de las GNN y ajustar los procesos de creación de modelos en función de sus necesidades únicas, lo que garantiza una optimización constante de sus sistemas a lo largo del tiempo.
Migrar del machine learning al deep learning para la detección de fraudes puede tener impactos significativos en las empresas. Los modelos de deep learning ofrecen una detección de actividades fraudulentas más precisa, lo que permite la detección en tiempo real y reduce los falsos positivos. Estos modelos son altamente escalables y pueden procesar grandes volúmenes de datos transaccionales con eficiencia.
Las técnicas de deep learning pueden capturar esquemas complejos de fraude que involucran múltiples transacciones con el paso del tiempo. Al automatizar y racionalizar el proceso de detección de fraudes, las empresas pueden ahorrar en costos y aumentar su eficiencia operativa. Si bien esta migración puede requerir recursos computacionales adicionales, los beneficios de una mayor exactitud y detección en tiempo real la convierten en una inversión valiosa para las empresas.
Se pueden usar modelos de IA, ciencia de datos y machine learning para detectar anomalías en el comportamiento de los clientes, patrones de las cuentas y comportamientos que se ajustan a características fraudulentas. Considere aprovechar las tecnologías de IA para mejorar las capacidades de detección de fraudes.
Adopte tecnologías de verificación de identidad: Las aplicaciones impulsadas por IA que usan técnicas de deep learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN) pueden optimizar los procesos de verificación de identidad, lo que mejora el cumplimiento normativo y reduce los costos.
Aproveche los modelos basados en árbol para la detección de fraudes: Los modelos basados en árboles (como XGBoost, LightGBM y Random Forest) se pueden implementar mediante el back-end de Forest Inference Library (FIL) en NVIDIA Dynamo-Triton. Estos modelos pueden proporcionar capacidades precisas de detección de fraudes con baja latencia y alto rendimiento.
Manténgase al día sobre las últimas técnicas de detección de fraudes: Esté al tanto de los avances en las tecnologías y metodologías de detección de fraudes. Asista a conferencias, seminarios web y sesiones de capacitación de la industria para mantenerse informado sobre las últimas tendencias y mejores prácticas en la prevención de fraudes.
Colabore con socios de la industria: Trabaje con proveedores de software independientes (ISV), integradores de servicios globales (GSIs) y socios de prestación de servicios (SDP) para intercambiar información clave y mejores prácticas para la prevención de fraudes. Los socios del ecosistema pueden ayudar a integrar soluciones tecnológicas efectivas para la prevención de fraudes en su empresa.
La IA para la detección de fraudes es altamente escalable y se puede implementar de manera efectiva en empresas de todos los tamaños. Gracias a su 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 de nube proporciona recursos flexibles para implementar y administrar modelos de detección de fraudes, lo que le permite escalar ascendente o descendentemente, según sus necesidades.
La automatización y eficiencia permiten a las empresas escalar sus operaciones de detección de fraudes sin aumentar significativamente la fuerza laboral requerida. Los modelos de IA se pueden entrenar y adaptar continuamente a los patrones de fraude en evolución, lo que garantiza la escalabilidad y la capacidad de respuesta a las tendencias cambiantes de fraude.
Su capacidad de integración con los sistemas actuales permite una escalabilidad fluida y sin interrupciones relevantes. En general, la IA para la detección de fraudes ofrece soluciones escalables que pueden satisfacer las crecientes necesidades de su empresa mientras mitigan efectivamente los riesgos de fraude.
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Proteja su Institución y a sus Clientes del Fraude
Con la plataforma de IA de NVIDIA, las instituciones financieras pueden reducir los falsos positivos en la detección de fraudes en transacciones, mejorar la verificación de identidad para cumplir con los requisitos de KYC y hacer que AML sea más efectivo, lo que mejora tanto la experiencia del cliente como la salud financiera de su empresa.