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Mastercard: Uso de IA permitió prevenir más fraude en transacciones
El uso de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) está permitiendo mejorar la detección de fraude.
Foto: Reuters
El uso de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) está permitiendo mejorar la detección de fraude. La multinacional de servicios financieros, Mastercard indicó que la implementación de IA les ha permitido incrementar sus tasas de detección de fraude en pagos hasta 300% frente a medidas que tenían antes de la integración de esta herramienta, que ascendían a 20% en promedio.
De acuerdo con Diego Szteinhendler, senior vicepresidente de fintech, habilitadores y cripto para América Latina y el Caribe de Mastercard, con el uso de IA generativa se pueden evaluar transacciones para la prevención de fraude, en un proceso que se realiza en menos de 50 milisegundos.
“Hay muchas variables que conectadas con IA nos pueden dar una mejor visibilidad del potencial de riesgo de una transacción o inclusive de siguientes transacciones”, señaló Szteinhendler.
De acuerdo con el directivo, la firma evalúa más de 140 billones de transacciones en un año, información que alimenta sus modelos de IA para la prevención de fraude en transacciones.
“Todo lo que se basa en la información que tenemos, que son datos muy específicos, van a predecir si esa transacción está completamente fuera de la norma de lo que hace este usuario, su banco, con ese tipo de tarjetas”, destacó Szteinhendler.
En este escenario, las transacciones que analiza la firma van desde los pagos físicos a las transacciones digitales. Utilizando IA generativa se logró duplicar la velocidad a la que se puede detectar tarjetas potencialmente comprometidas, protegiendo a sus usuarios.
“Por ejemplo, una transacción que puede representar un riesgo sería el caso de un usuario que todas sus transacciones son siempre utilizando el chip de la tarjeta y son compras en la Ciudad de México y de repente realiza un pago de tarjeta sin contacto en Italia que está totalmente fuera de su comportamiento”, mencionó Szteinhendler.
Utilizando la tecnología predictiva generativa basada en IA y desarrollada, la firma pudo duplicar la detección de tarjetas comprometidas, además redujo hasta en 200% los falsos positivos en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas potencialmente comprometidas. Así como mejoró los estándares para avisar a las instituciones financieras con mayor rapidez y precisión cuando es probable que una tarjeta se haya visto comprometida.
Las variables y las soluciones de IA pueden ser utilizadas para darnos visibilidad, para identificar dónde están los riesgos”.
Análisis de datos
En tiempo real
En febrero pasado, la firma presentó su herramienta Decision Intelligence, que evaluó 125,000 millones de transacciones anuales y puede ayudar a tomar decisiones en tiempo real.
Predicción
Mastercard evalúa más de 140 billones de transacciones en un año, datos que son utilizados para predecir si es probable que una transacción sea genuina o no.
Falsos Positivos
El uso de estas herramientas permitió aumentar la precisión en la detección de posibles fraudes y reducir el número de falsos positivos en más de 85 por ciento.
