Mastercard abraza la IA generativa para detectar el fraude

Uno de los principales usos de la IA generativa en la banca es mejorar en detección de fraudes, y es lo que pretende hacer de manera significativa Mastercard con su nuevo modelo de IA generativa Decision Intelligence Pro. Desarrollado de manera interna por los equipos de ciberseguridad y lucha contra el fraude de la compañía, su misión será ayudar a los miles de bancos que forman parte de su red a detectar y eliminar transacciones fraudulentas, o que resulten sospechosas de serlo.

Según CNBC, las características de este modelo hacen que sea capaz de identificar más transacciones sospechosas en tiempo real en la red que hay entre Mastercard y los bancos de su red, de manera que pueda determinarse con más facilidad si son legítimas o no. Decision Intelligence Pro es una red neuronal recurrente desarrollada mediante tecnología propietaria, aunque sus creadores no han desterrado el uso de herramientas y software open source para su creación cuando ha sido necesario.

El algoritmo desarrollado por Mastercard se ha entrenado con datos procedentes de las transacciones que se realizan a través de su red de tarjetas, que alcanzan unas cifras que rondan los 125.000 millones de operaciones anuales. Sus datos ayudan a la IA a comprender las relaciones que hay entre las partes, en vez de utilizar las palabras como hacen otros modelos.

En vez de entradas de texto, como es habitual, el algoritmo de Mastercard utiliza el historial de visita a la tienda del titular de una tarjeta para determinar si el negocio en el que se realiza una transacción con tarjeta es un sitio al que el cliente con la tarjeta tiene probabilidad de ir o visitar.

A partir de esto, el algoritmo genera rutas a través de la red de Mastercard, para determinar la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta o no, y cuando termina el proceso, muestra esta probabilidad a través de una puntuación numérica. Si la transacción corresponde a una operación que sigue un comportamiento habitual y normal, y esperado por el titular de una tarjeta, la puntuación correspondiente a la transacción examinada será elevada.

Pero si no lo es, y la operación parece estar fuera del patrón de uso de la tarjeta, la puntuación generada por la operación será baja. El proceso, que a primera vista puede parecer largo, se lleva a cabo en un tiempo muy reducido: tan solo 50 milisegundos.

Según apuntan desde Mastercard, este nuevo sistema de decisión sobre transacciones puede ayudar a las instituciones financieras a mejorar su tasa de detección de fraudes en un 20% de media, aunque en algunos casos han registrado aumentos de esta tasa de detección muy superiores, llegando a un 300% de mejora.

Además de esta mejora en la detección de fraudes, Mastercard también asegura que el nuevo modelo permitirá que las instituciones financieras puedan reducir gastos en detección de fraude hasta en un 20%. Esto se debe a que el algoritmo permite eliminar muchos de los gastos que se destinan hasta ahora a predecir fraudes y transacciones ilegales. Pero el verdadero potencial de esta nueva tecnología de Mastercard es su capacidad de detectar patrones fraudulentos e identificar tendencias para predecir futuros tipos de fraude en el ecosistema de pagos que todavía no se conocen.