LA PREVENCIÓN DEL FRAUDE CON MACHINE LEARNING Y BIG DATA

El aprendizaje automatizado conocido en inglés  como -Machine Learning-, surgió  como una idea  de la Inteligencia Artificial  en el año 1959 fruto de las ciencias de la computación y las neurociencias.

Machine learning tiene como propósito  que las maquinas aprendan como los humanos. Esto se logra a través de  algoritmos que permiten que las maquinas ejecuten tareas repetitivas generales y específicas.

El  objetivo principal de todo aprendiz  es desarrollar la capacidad de generalizar y agrupar. Si  esto es aplicado  a una máquina o computadora, significa que éstas deberían poder desempeñarse con precisión y exactitud, tanto en tareas sencillas, como en actividades nuevas o imprevistas, siendo el principal ingrediente los datos.

Al aplicar técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial, las organizaciones logran hoy en día detectar a tiempo fraudes y  amenazas antes de que se materialicen. Asociadas con  soluciones de Big Data permiten analizar y procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar acciones automáticas para mejorar la calidad operativa de la  entidad.  

Big Data crea una visión macro de los clientes, seleccionando y agrupando todos los datos de sus clientes en un único lugar, para luego poder entender mejor el comportamiento de sus clientes y enfrentar problemas de calidad del servicio que en el pasado no han sido detectados mejorando la satisfacción del cliente. Sin embargo, es necesario que el auditor comprenda que existen diferentes dispositivos útiles  para prevenir fraudes  con la ayuda de machine learning y Big Data:

1. Análisis del comportamiento del usuario: El machine learning y la inteligencia artificial  -IA- ayudan a determinar si las transacciones de un usuario son normales o están fuera del patrón.
2. Investigación de datos agregados con Big Data: Con la implementación de modelos de machine learning se podrá analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y confiable.
3. Automatización de tareas rutinarias: Aumenta la eficacia y eficiencia  del trabajo a través de la  automatización.
4. Análisis visuales: Con los modelos  machine learning se logra analizar fotografías y guardar rasgos particulares del rostro de una persona. Si se utilizan estas formas de identificación, los malignos  no podrían acceder a las cuentas de un usuario, ya que el  sistema no los reconoce.

Hasta pronto.

                                                                ALGORITMO

Conjunto ordenado de operaciones sistemáticas que permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problemas.