La ciencia de datos protegiendo cuentahabientes y negocios en la prevención de fraudes

Facilitando el mantenimiento con cuadros de mando y modelos predictivosInteligencia artificial para encontrar clientes potenciales automáticamenteLa ciencia de datos protegiendo cuentahabientes y negocios en la prevención de fraudes

La ciencia de datos protegiendo cuentahabientes y negocios en la prevención de fraudes

La migración hacia una era totalmente digital en los negocios ya comenzó. Durante el 2016 se realizaron más de 2,469 millones de pagos con tarjetas en comercios tradicionales y en comercios electrónicos, de los cuales 3.37% fueron en comercios electrónicos.

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En el 2017, los fraudes a tarjetas de crédito bancarias empezaron a enfocarse en Terminales de Punto de Venta (TPVs) y Comercio Electrónico para un total del 83% de los fraudes, siendo el comercio electrónico el más vulnerado con el 51% de los fraudes.

Todo esto nos demuestra la importancia de crear filtros de seguridad alrededor de este tipo de transacciones; por eso, nuestro equipo ha trabajado con diversas instituciones financieras para volver sus procesos más seguros.

A través de nuestras soluciones de Data Science, nuestros científicos de datos evaluaron las transacciones de TPV (Terminal Punto de Venta), ATM (cajero automático) y CNP (Card Not Present – Internet) para determinar la probabilidad de fraude y se programaron modelos de inteligencia artificial (machine learning) para aprender durante la noche con las transacciones del día (tardan 2 – 3 hrs en converger).

Con la información se creó una plataforma que, teniendo la probabilidad, evalúa si es permisible el riesgo o no (rechazar / aceptar cargo).

  1. Validar con listas de tarjetas bloqueadas o sospechosas.
  2. Evaluar con modelos de inteligencia artificial para calificar la transacción.

Para evitar fraudes nuevos durante el día, se crearon modelos “mini” que van evolucionando cada dos horas para complementar al nocturno. En las noches, los modelos mini también se añaden al modelo que estará en funciones el día siguiente.

Gracias en parte a estas adecuaciones, en 2017, el 34% de las compras enviadas a los bancos fueron rechazadas efectivamente, ayudando a reducir los fraudes.