Fico gana premio de machine learning por el modelo de detección de estafas

Los premios Credit & Collections Technology reconocieron la solución innovadora de Fico para abordar la creciente crisis de fraude.

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Fico, empresa pionera en el uso de la analítica predictiva y la ciencia de datos para mejorar las decisiones operativas, ganó el premio Machine Learning in Credit and Collections Award en los premios Credit & Collections Technology Awards 2022, celebrados en Londres. El premio obtenido fue para un modelo avanzado de detección de estafas, disponible para los prestamistas que utilizan el modelo de banca minorista en Fico Falcon Fraud Manager, la solución de protección contra fraudes de pagos líder en el mundo.

Para más información: https://www.credit-connect.co.uk/news/credit-collections-technology-awards-announces-2022-winners/

El crecimiento de las aplicaciones (apps) de pago en los dispositivos móviles, los estándares de open banking y el estrés de los consumidores causado por la pandemia mundial han provocado que las estafas de pago automático autorizado (APP, por sus siglas en inglés) crezcan a un ritmo alarmante. Este delito financiero ocurre cuando se manipula a un cliente para que mande dinero a una cuenta controlada por un estafador. Solo en el Reino Unido, según el UK Finance, en 2022 se produjo un aumento del 30% en las estafas mediante APPs, en comparación con 2020, con pérdidas por un total de 249 millones de libras esterlinas en los seis meses medidos en su informe de octubre de 2022. Según Javelin Strategy & Research, el fraude de pago de persona a persona (P2P, por sus siglas en inglés) creció un 18% de 2020 a 2021 con un estimado de 18 millones de estadounidenses estafados usando aplicaciones P2P.

“El fraude de estafas es difícil de identificar porque el cliente autoriza el pago, por lo que no se puede detectar simplemente observando los indicadores tradicionales de fraude de terceros”, dijo Scott Zoldi, Director de Analítica (CAO) de Fico. “Usando técnicas patentadas de machine learning, desarrollamos características únicas y algoritmos especializados para identificar este comportamiento y la probabilidad de detectar una estafa en tiempo real”.

El modelo se probó con datos de Fico Falcon Intelligence Network, un consorcio de datos de pagos globales con más de 9.000 instituciones contribuyentes. El modelo califica las transacciones de pago según la probabilidad de que sean fraudes de pagos automáticos autorizados (APPs).

“Una de las armas analíticas clave de Falcon, son las listas ordenadas de comportamiento de la cuenta (lista B), la cual se utiliza para ayudar a determinar la anomalía”, dijo Zoldi. “Al monitorear los atributos clave del historial de pago de una persona, las listas B aprenden los comportamientos frecuentes y repetidos de los clientes (es decir, “favoritos”). Los aciertos y errores en estos favoritos permiten que el modelo Falcon Fraud Manager decida entre catalogar las transacciones entre fraude, estafa y comportamiento normal”.

Si bien los bancos y los emisores de tarjetas de hoy han utilizado el puntaje de fraude de Falcon Retail Banking para detectar fraudes y estafas, el nuevo puntaje de detección de estafas detecta un 50% más de transacciones fraudulentas con una tasa de revisión de transacciones del 0,5%. Cuando un cliente utiliza su dispositivo o computadora favorita, la nueva puntuación de detección de estafas identifica 24 veces más transacciones fraudulentas que un modelo estándar de detección de fraudes.

Fico Falcon Fraud Manager es la solución líder contra el fraude de pagos y protege más de 2.600 millones de cuentas de pago en todo el mundo.

En julio, Fico fue nombrado el Mejor Proveedor de Tecnología para Análisis de Datos en los Credit Awards 2022.

Fuente: NP Fico

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