Cómo anticipar el crimen financiero con ciencia de datos y aprendizaje automático

Por Alexa Phillips el 11-abr-2019 10:56:59

Cómo anticipar el crimen financiero con ciencia de datos y aprendizaje automático

Los delitos financieros afectan a instituciones de todos los tamaños, desde las empresas con inversiones multinacionales grandes hasta bancos regionales pequeños. Siendo el fraude bancario  uno de los mayores problemas que enfrentan. El fraude además de afectar a los clientes de un banco, afecta fundamentalmente los resultados del banco y puede destruir su reputación. 

La gran cantidad de delitos financieros en México obligo a La Procuraduría General de Justicia de la Ciudad de México a tomar medidas especiales, y considerando que el estado mexicano es el tercero a nivel mundial con mayor indice de ciberataques, es vital para la banca mexicana utilizar herramientas de inteligencia conectada para afrontar los delitos y fraudes financieros.

A medida que los estafadores continúan evolucionando en el mundo digital, los bancos han empezado a transformar la forma en que evitan el fraude aprovechando al máximo el aprendizaje automático avanzado (Machine Learning) y los análisis en tiempo real para detener la marea del crimen digital. Están utilizando estas nuevas técnicas para luchar contra la gran cantidad de desafíos que enfrentan las instituciones financieras cuando se trata de delitos financieros, como:
  1. Actividades delictivas: las técnicas delictivas y fraudes bancarios son cada vez más sofisticados.
  2. Crecimiento de datos: el creciente número de canales de contacto con el cliente genera grandes volúmenes de puntos de datos que las instituciones financieras tienen que rastrear continuamente.
  3. Falsos positivos: los sistemas de detección basados en reglas se actualizan con lentitud y solo aplican un filtro rígido a las transacciones. El resultado es un exceso de transacciones legítimas marcadas innecesariamente para investigación (falsos positivos).
  4. Clientes incómodos / abandono de clientes: las investigaciones llevan demasiado tiempo, lo que lleva a la insatisfacción y abandono de los clientes
  5. Demandas regulatorias: las sofisticadas técnicas de LD pueden ser difíciles de explicar a los entes reguladores, por eso las instituciones se ven obligadas a usar técnicas menos sofisticadas (pero explicables) que generan más falsos positivos.

Para combatir algunos de estos desafíos que enfrentan los bancos en la lucha contra el fraude, es fundamental que las instituciones financieras entiendan los riesgos y oportunidades que enfrentan en tiempo real. Las organizaciones ya tienen los datos que lo hacen posible, pero no pueden alcanzar o disputar esos datos con la suficiente rapidez. El mundo de los servicios financieros debe hacer un mejor uso de sus datos en tiempo real para crear mejores defensas y reducir las pérdidas por fraude aprovechando la incomparable velocidad y la información que ofrece el aprendizaje automático avanzado y el streaming analytics.

Con la ayuda de análisis en tiempo real, herramientas de aprendizaje automático e inteligencia conectada, las instituciones financieras pueden:

  • Supervisar las transacciones en tiempo real y detectar transacciones fraudulentas a medida que ocurren.
  • Acelerar el proceso de investigación.
  • Tomar las decisiones correctas rápidamente.
  • Disminuir la probabilidad de que se aprueben transacciones fraudulentas.

Sin importar los desafíos de su institución en materia de delitos financieros, la ciencia de datos (Data science) y el aprendizaje automático pueden ayudarlo a superarlos.

Aprovechando el poder de la analítica de datos en tiempo real usted podrá afrontar el fraude de manera más efectiva para controlar mejor las transacciones y tomar decisiones rápidamente.

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Este artículo corresponde a una versión traducida y adaptada del original publicado en el Blog de TIBCO, para leer nota original hacer clic aquí.

 

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