¿Cómo detectan los algoritmos de IA no

Los algoritmos de IA han atraído mucha prensa, pero ¿qué pueden hacer en el mundo de los pagos? Desde que se introdujeron los sistemas de pago en línea, siempre ha habido quienes buscan obtener acceso ilegal a las finanzas de otra persona. Esto se ha convertido en un problema importante en la era moderna, ya que todas las transacciones se pueden realizar cómodamente en línea simplemente ingresando su información. Los delincuentes lograron robar más de £1,200 millones mediante fraude autorizado y no autorizado en 2022, lo que equivale a más de £2,300 robadas cada minuto.

El sector bancario y financiero logró evitar que 1.200 millones de libras adicionales de fraude no autorizado cayeran en manos de delincuentes.

Las violaciones de datos pueden poner en peligro la seguridad de organizaciones, consumidores, bancos y comerciantes. También pueden provocar un robo de dinero y, en última instancia, la pérdida de la fidelidad del cliente y daños a la reputación de la empresa.

Un algoritmo de IA es una serie de instrucciones que permiten a una computadora o sistema aprender y operar de forma autónoma. En nuestra vida diaria, encontramos varias plataformas, como sitios web de comercio electrónico, plataformas comerciales como TradingView y plataformas para compartir vídeos como YouTube. Estas plataformas aprovechan los sistemas de recomendación para recopilar datos de los usuarios y ofrecer sugerencias personalizadas para mejorar la participación de los usuarios. Por ejemplo, TradingView utiliza IA para brindar a los usuarios información y recomendaciones que pueden ayudarlos a tomar mejores decisiones comerciales.

Los programas de IA están impulsados ​​por un complejo conjunto de reglas que dictan sus acciones y capacidad de aprendizaje. La IA no existiría si no existiera un algoritmo.

En esencia, un algoritmo de IA recibe datos de entrenamiento y utiliza esa información para adquirir y desarrollar conocimientos. Después de completar sus tareas, utiliza los datos de entrenamiento como base. Ciertos algoritmos de IA pueden aprender de forma autónoma e incorporar nuevos datos para mejorar las operaciones. Otros requerirán la asistencia de un programador para agilizar sus procesos.

La detección de fraude en transacciones financieras implica identificar actividades anormales que se desvían de patrones legítimos. Los algoritmos de IA están altamente capacitados para identificar patrones y pueden entrenarse para clasificar transacciones como fraudulentas o no fraudulentas utilizando datos anteriores. Los algoritmos de IA tienen múltiples aplicaciones para mejorar la detección de fraude en aplicaciones financieras. Algunos de los métodos y técnicas comúnmente utilizados incluyen:

Las técnicas de PNL, como las conversaciones basadas en texto entre clientes y representantes bancarios, son aplicables para analizar datos no estructurados. La IA puede analizar y comprender estas interacciones para detectar conversaciones o solicitudes fraudulentas.

La IA puede analizar extensas redes de transacciones y detectar patrones interconectados que indican posibles actividades fraudulentas. Al analizar las conexiones entre varias cuentas, la inteligencia artificial puede detectar redes de personas involucradas en actividades fraudulentas o esquemas de lavado de dinero.

Los algoritmos de IA pueden monitorear constantemente las transacciones en tiempo real, detectando y señalando instantáneamente cualquier actividad potencialmente sospechosa. El monitoreo en tiempo real permite acciones instantáneas, como bloquear una transacción o contactar al cliente para confirmar la legitimidad de la transacción.

Los algoritmos de IA tienen la capacidad de aprender patrones de comportamiento normal mediante el análisis de datos históricos de transacciones. Cualquier desviación de estos patrones puede identificarse como potencialmente fraudulenta.

Aunque los algoritmos de IA se pueden aplicar de muchas maneras para detectar transacciones no estándar, el ML es su núcleo. ML es una rama de la IA que permite que una máquina o sistema aprenda y mejore su rendimiento a través de la experiencia. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar una gran cantidad de datos, adquirir conocimientos a partir de observaciones y tomar decisiones informadas.

Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran su rendimiento con el tiempo mediante el entrenamiento, que implica la exposición a datos adicionales. Los modelos de aprendizaje automático resultan de la aplicación de un algoritmo a un conjunto de datos utilizado para el entrenamiento. El modelo mejorará a medida que se utilicen más datos. La industria de servicios financieros a menudo maneja grandes cantidades de datos sobre transacciones diarias, facturas, pagos, proveedores y clientes, lo que la hace ideal para el aprendizaje automático.

Para que funcione la detección de fraude basada en aprendizaje automático, se deben seguir procedimientos específicos. Ellos son:

Los datos pueden obtenerse de diferentes lugares, como registros de transacciones, perfiles de clientes y otras bases de datos. La precisión del algoritmo ML para detectar actividades fraudulentas aumenta con la disponibilidad de más datos.

Existen varios algoritmos de aprendizaje automático disponibles para la detección de fraude. Estos son algunos de los más comunes:

● Detección de anomalías

Se emplean algoritmos de detección de anomalías para identificar puntos de datos que presentan diferencias notables con respecto a los datos restantes. Esto puede ayudar a identificar actividades fraudulentas que se desvíen de los patrones habituales.

● Árboles de decisión

Los árboles de decisión son una especie de algoritmo que emplea una estructura jerárquica para emitir juicios en función de la entrada. Los datos se dividen en ramas según criterios específicos del algoritmo y se toman decisiones en cada rama.

● Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Las máquinas de vectores de soporte (SVM) son un tipo específico de algoritmo que divide los datos en clases distintas utilizando criterios particulares. El algoritmo maximiza la distancia entre los puntos de datos y el límite para crear un límite entre las clases.

● Bosque aleatorio

Random Forest es un enfoque de conjunto sólido para realizar predicciones mediante la combinación de numerosos árboles de decisión. Es capaz de manejar eficazmente interacciones de características complejas y detectar anomalías.

● Aumento de gradiente

Gradient Boosting es un algoritmo que impulsa modelos débiles de forma iterativa para crear un modelo predictivo potente. Es especialmente beneficioso para gestionar conjuntos de datos desequilibrados.

Este proceso requiere proporcionar al algoritmo datos etiquetados, que han sido categorizados como fraudulentos o legítimos. Esto permite que el algoritmo aprenda y reconozca patrones que indican actividad fraudulenta.

Una vez que se ha entrenado el algoritmo de ML, es fundamental evaluar su rendimiento probándolo con datos nuevos. Esto incluye proporcionar al algoritmo datos nuevos sin etiquetar y evaluar con precisión su capacidad para detectar actividades fraudulentas.

Para adelantarse a los estafadores, es fundamental actualizar periódicamente el algoritmo de aprendizaje automático para adaptarlo a sus tácticas en evolución y evitar la detección. Esto requiere proporcionar al algoritmo datos nuevos y volver a entrenarlo según sea necesario.

Pueden producirse falsos positivos cuando una acción auténtica se identifica erróneamente como fraudulenta, lo que puede dañar el sistema si no se reconoce. En ese sentido, si un motor de aprendizaje automático está mal calibrado, puede generar un ciclo negativo en el que el creciente número de falsos positivos que se marcan da como resultado resultados futuros menos precisos.

Otra desventaja es la falta de comprensión humana. Es un desafío igualar la vieja psicología a la hora de comprender por qué la actividad de un usuario es cuestionable.

La detección de transacciones no estándar en aplicaciones financieras es extremadamente importante para garantizar la seguridad y confiabilidad de los sistemas financieros. Sin duda, los algoritmos avanzados son fundamentales en este proceso. Estos algoritmos están diseñados para aprender y adaptarse constantemente a nuevas tácticas de fraude. Sirven como una fuerte defensa para las instituciones financieras, ayudándolas a identificar y prevenir actividades fraudulentas.