Las pérdidas financieras debido al fraude en transacciones con tarjetas de crédito a nivel mundial estaban **proyectadas** para alcanzar los $43 mil millones. Un nuevo flujo de trabajo de IA de NVIDIA para la detección de fraude que se ejecuta en Amazon Web Services (AWS) puede ayudar a combatir esta creciente problemática, utilizando procesamiento de datos acelerado y algoritmos avanzados para mejorar la capacidad de la IA para detectar y prevenir el fraude en transacciones con tarjetas de crédito.
Lanzamiento en la conferencia Fintech
Este flujo de trabajo fue presentado en una conferencia Fintech, facilitando a las instituciones financieras la identificación de patrones sutiles y anomalías en los datos de transacciones basados en el comportamiento del usuario. Esto busca mejorar la precisión y reducir los falsos positivos en comparación con los métodos tradicionales.
Los usuarios pueden simplificar la migración de sus flujos de trabajo de detección de fraude de un cálculo tradicional a uno acelerado utilizando la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise y las instancias de GPU de NVIDIA.
Las empresas que adoptaron herramientas y estrategias integrales de aprendizaje automático podrían observar hasta un 40% de mejora en la precisión de la detección de fraude, lo que incrementaría su capacidad para identificar y detener a los defraudadores más rápidamente y mitigar daños.
Así, organizaciones financieras líderes como American Express y Capital One habían estado utilizando IA para desarrollar soluciones propias que mitigaran el fraude y mejoraran la protección al consumidor.
Computación Acelerada para la Detección de Fraude
A medida que los modelos de IA crecen en tamaño, complejidad y diversidad, se vuelve más importante que las organizaciones de distintos sectores, incluyendo los servicios financieros, aprovechen un poder de cómputo eficiente en costos y energía.
Las tuberías de ciencia de datos tradicionales carecían de la aceleración de cálculo necesaria para manejar los enormes volúmenes de datos requeridos para combatir eficazmente el fraude. Aprovechar NVIDIA RAPIDS Accelerator para Apache Spark podría ayudar a las empresas de pagos a reducir los tiempos de procesamiento de datos y ahorrar en costos.
Para gestionar eficientemente conjuntos de datos a gran escala y ofrecer rendimiento de IA en tiempo real con modelos de IA complejos, las instituciones financieras estaban recurriendo a las plataformas de IA y computación acelerada de NVIDIA.
El uso de **árboles de decisión potenciados por gradientes**, un tipo de algoritmo de aprendizaje automático, ha sido el estándar para la detección de fraude. El nuevo flujo de trabajo de IA de NVIDIA mejora XGBoost utilizando la suite de bibliotecas de IA NVIDIA RAPIDS con **embeddings de redes neuronales gráficas** (GNN) como características adicionales para ayudar a reducir falsos positivos.
Las organizaciones de servicios financieros adoptan IA
En momentos en que muchas grandes instituciones financieras de América del Norte reportaban un aumento continuo en las pérdidas por fraude en línea o móvil, la IA estaba ayudando a combatir esta tendencia. American Express, que comenzó a usar IA en 2010 para luchar contra el fraude, aprovechaba algoritmos de detección de fraude para monitorear todas las transacciones de los clientes a nivel global en tiempo real, generando decisiones de fraude en solo milisegundos. La combinación de algoritmos avanzados, incluido uno que utilizaba la plataforma de IA de NVIDIA, mejoró la precisión del modelo, avanzando así la capacidad de la empresa para combatir el fraude.
El banco digital europeo bunq utilizaba IA generativa y modelos de lenguaje grande para ayudar a detectar el fraude y el lavado de dinero. Su sistema de monitoreo de transacciones impulsado por IA logró velocidades de entrenamiento de modelos casi **100 veces más rápidas** con la computación acelerada de NVIDIA.
Además, se anunció que se convertiría en el primer banco importante en desplegar un NVIDIA DGX SuperPOD con sistemas DGX H100, que ayudaría a desarrollar soluciones que respaldaran la detección de fraude y otros casos de uso.
Ahora, integradores de sistemas, proveedores de software y proveedores de servicios en la nube podían integrar el nuevo flujo de trabajo de IA de NVIDIA para la detección de fraude para mejorar sus aplicaciones de servicios financieros y ayudar a mantener a salvo el dinero, identidades y cuentas digitales de los clientes.
