La tecnología de detección de fraudes en tiempo real de Mastercard recibirá un impulso a finales de este año, cuando ponga en marcha la herramienta de detección de fraudes mediante IA generativa que ha desarrollado.
La herramienta de IA, denominada Decision Intelligence Pro (DI Pro), funciona con una red neuronal recurrente desarrollada internamente por el equipo de Mastercard. ciberseguridad y equipos antifraude. El algoritmo de detección del fraude se entrena con miles de millones de transacciones que Mastercard procesa cada año.
El modelo aprende del historial de compras de los titulares de tarjetas para comprender la relación entre comerciantes y titulares.
Cuando el titular de una tarjeta inicia una transacción, DI Pro escanea un billón de puntos de datos para predecir si es probable que la transacción sea fraudulenta o no. Calcula la probabilidad de que el titular de la tarjeta realice transacciones con la empresa basándose en un historial de visitas al comercio.
En menos de 50 milisegundos, DI Pro puede predecir si la transacción es probablemente auténtica o debe marcarse como fraudulenta.
Se espera que DI Pro se implante a finales de este año, pero los modelos iniciales muestran que podría aumentar los índices de detección de fraude en una media de 20% y hasta 300% en algunos casos.
"Con la IA generativa estamos transformando la velocidad y la precisión de nuestras soluciones antifraude, desviando los esfuerzos de los delincuentes y protegiendo a los bancos y a sus clientes. Supercargar nuestro algoritmo mejorará nuestra capacidad para anticiparnos al próximo posible evento fraudulento, infundiendo confianza en cada interacción", afirmó Ajay Bhalla, presidente de Ciberseguridad e Inteligencia de Mastercard.
Además de proteger a los titulares de tarjetas contra el fraude, Bhalla afirmó que DI Pro también "reducirá el número de falsos positivos en más de 85%".
Los bancos dedican una parte importante de sus costes operativos a la detección del fraude. Una reducción de 20% en las transacciones fraudulentas se traduce en una reducción de los recursos humanos y financieros necesarios para evaluar las transacciones ilegítimas.
