Danske Bank y Teradata implementan una herramienta de IA que detecta fraudes en tiempo real

24 octubre, 2017
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Gracias a la consultoría Think Big Analytics de Teradata, Danske utiliza aprendizaje automático avanzado para detectar fraudes en pagos bancarios y móviles.

Teradata, compañía de análisis de datos, ha anunciado que Danske Bank, una compañía de servicios financieros líder en los países nórdicos, ha trabajado con Think Big Analytics para crear y lanzar una plataforma de vanguardia de IA para detectar fraudes que se prevé que cumpla el 100% del ROI en su primer año de producción.

La herramienta emplea aprendizaje automático para analizar millones de transacciones bancarias en tiempo real y proporcionar información útil sobre la actividad veraz y fraudulenta. Al reducir de manera significativa el coste de investigación, Danske Bank incrementa su eficiencia y ahorro.

“El fraude es un asunto crítico para los bancos, pues hay evidencias de que los criminales son cada día más astutos y utilizan técnicas sofisticadas de aprendizaje automático, por ello es necesario usar métodos avanzados para atraparlos, afirma Nadeem Gulzar, Head of Advanced Analytics, Danske Bank. “El banco comprende que esta situación empeorará en el futuro debido a la digitalización y a las aplicaciones móviles. Reconocemos la necesidad de usar técnicas de vanguardia para abordarlo. Gracias a la IA, hemos reducido ya los falsos positivos hasta un 50% y hemos podido reasignar hasta la mitad de la unidad de detección de fraude para asumir responsabilidades mayores”.

El sistema original de detección de fraudes de Danske Bank estaba basado en reglas aplicadas manualmente a lo largo de los años. Con un record de falsos positivos llegando al 99,5% de todas las transacciones, los costes y el tiempo asociados a la investigación se han vuelto muy importantes. Sin embargo, el equipo de detección de fraudes se encontraba con sobrecarga de trabajo, pues no era aprovechado de manera efectiva.

El equipo de Think Big Analytics comenzó a trabajar con Danske Bank en otoño de 2016 para aumentar su equipo de analítica avanzada con especial conocimiento sobre el uso de los datos con el fin de conseguir mayores beneficios empresariales. El equipo conjunto creó un entorno de trabajo con la infraestructura existente del banco y después desarrolló modelos de aprendizaje automático avanzado para detectar fraudes en millones de transacciones anuales. Para asegurar transparencia y confianza, la herramienta ofrece explicación e interpretación de la actividad bloqueada.

Desde un punto de vista modelo, los casos de fraude son aún raros, uno entre cien mil. El equipo ha podido reducir los falsos positivos de los modelos en un 50%. Además, son capaces de captar más fraudes, actualmente entorno a 60. El programa anti fraudes de Danske Bank es el primero en utilizar técnicas de aprendizaje automático al mismo tiempo que desarrolla modelos de deep learning para probar las técnicas.

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