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La implementación del motor de inteligencia artificial comenzó en septiembre de 2016
A medida que aumentan las transacciones financieras en internet, el sector está cada vez más expuesto a ser víctima de fraudes por parte de pequeños delincuentes y organizaciones de hackers. En vista de esta situación, Teradata, en alianza con el banco Danske Bank desarrollaron un motor de inteligencia artificial que monitorea y combate el fraude en tiempo real.
Tras trabajar con Think Big Analytics, una firma de Teradata, se creó una plataforma de aprendizaje automática que analiza las características y en tiempo real analiza las miles de transacciones que se hacen en línea y así determina cuáles son reales y cuáles un fraude. Esto, de acuerdo con las compañías, ayudó a obtener ahorros y eliminar en 50% los llamados falsos positivos.
“El fraude en las solicitudes es un problema para los bancos. Hay evidencia de que los delincuentes se están volviendo expertos y emplean técnicas sofisticadas de aprendizaje automático para atacar, por lo que es fundamental utilizar del mismo aprendizaje para atraparlos”, dijo Nadeem Gulzar, director de Analíticas Avanzadas de Danske Bank, una entidad que tiene 2,7 millones de clientes.
Según el directivo, al reducir a la mitad los falsos positivos, se pudo reasignar la mitad de los recursos de la unidad de detección de fraudes para combatir delitos de mayor gravedad.
La implementación del motor de inteligencia artificial comenzó en septiembre de 2016 y ahora las compañías lograron llevar la tasa de detección de fraude a 60%, teniendo en cuenta que hay épocas en las que hay cientos de miles de transacciones por cada minuto.
Parte del avance en la plataforma se dio tras el procesamiento de años de datos y analítica, que le permitió al motor encontrar reglas y patrones dentro de los fraudes financieros; sin embargo, uno de los contras de la herramienta es que aún es difícil de interpretar. Frente a esto, Mads Ingwar, director de servicios al cliente de Think Big Analytics, de Teradata, dijo que “esta plataforma clasifica transacciones entrantes en menos de 300 milisegundos, por lo que comenzaremos a ver esta solución en organizaciones de todo el sector financiero”.
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