Cómo Feedzai IQ está Redefiniendo la Inteligencia de Fraude

Imagine que entra en una panadería y pide un pastel. En lugar de una deliciosa confección, le entregan una caja llena de harina, azúcar, huevos, mantequilla y glaseado, los ingredientes necesarios para hacer un pastel, pero no es un pastel. Muchos bancos enfrentan una experiencia similar en la prevención del fraude. Tiene toneladas de datos sin procesar, pero a menudo le cuesta convertirlos en algo realmente tangible: inteligencia de fraude. Ahí es donde entra en juego Feedzai IQ, nuestra nueva solución de IA para la prevención del fraude. Feedzai IQ es un cambio de juego porque cambia el enfoque de compartir datos a compartir información sobre el fraude.

Piénselo como la diferencia entre entregarle a alguien una bolsa de ingredientes para hornear y entregarle un delicioso postre. Los bancos no están intercambiando datos brutos y sensibles, sino inteligencia procesable basada en una red masiva de transacciones.

Puntos Clave

• Mientras que los estafadores comparten libremente información sobre el fraude, los bancos enfrentan obstáculos en cuanto a la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo. Si bien los enfoques de consorcio de datos son prometedores, su ejecución a menudo se queda corta.
• Feedzai IQ proporciona información de una red global compuesta por más de 100 clientes, análisis de $8 billones en pagos y 70 mil millones de transacciones anuales.
• Feedzai IQ emplea el aprendizaje integrado en lugar de compartir datos sensibles para proporcionar a las instituciones financieras información procesable.
• Se basa en dos componentes clave: TrustScore y TrustSignals.
• TrustScore es una puntuación de riesgo de aprendizaje integrado que evalúa los riesgos de fraude y delitos financieros.

Problemas Comunes de Intercambio de Datos para Bancos

Los defraudadores están constantemente mejorando sus tácticas compartiendo información, estrategias e incluso tecnología. No están sujetos a las mismas reglas y regulaciones que las instituciones financieras, lo que les da una ventaja crítica.

Para igualar las condiciones, muchos bancos han recurrido al intercambio de datos o a los enfoques de consorcio. Si bien la idea es sólida en teoría, la ejecución a menudo se queda corta. De hecho, el informe de IA de Feedzai descubrió recientemente que solo el 34% de los profesionales financieros globales utilizan datos de consorcios para entrenar modelos de IA. Esto se debe a varios factores:

• Calidad y Relevancia de los Datos: No tiene sentido pagar por algo que no puede usar, un punto de dolor común para los consorcios de datos. No todos los datos compartidos por los miembros de un consorcio se crean o valoran por igual, lo que resulta en ruido innecesario y falsos positivos.
• Oportunidad: Imagine que recibe los huevos que necesita para su pastel con una semana de retraso. No solo los huevos son inutilizables, sino que también desbarata sus planes de horneado. Lo mismo ocurre con los datos. El fraude se mueve rápido, pero los retrasos en el intercambio o procesamiento de datos pueden reducir su valor como herramienta de lucha contra el fraude.
• Privacidad y Seguridad: Si bien sería ideal acceder a los datos que necesita en cualquier momento, esto plantea importantes preguntas regulatorias. Compartir datos sensibles entre diferentes organizaciones plantea importantes vulnerabilidades de privacidad, seguridad y responsabilidad.
• Reticencia a Compartir: Si comparte algo importante, espera obtener algo de igual valor a cambio. Pero no existe tal garantía en un consorcio de datos. La falta de voluntad entre los bancos para intercambiar datos de fraude con la competencia debido a desventajas competitivas o contribuciones desiguales puede socavar la viabilidad del consorcio.

¿Qué Hace que Feedzai IQ Destaque en la Detección e Inteligencia de Fraudes?

Feedzai IQ está cambiando las cosas. No se trata solo de compartir datos; nos enfocamos en compartir inteligencia de fraude a través del aprendizaje integrado. Piénselo de esta manera: en lugar de recibir una gran cantidad de datos brutos y tener que averiguar qué significa todo, los bancos obtienen información procesable, lista para usar de inmediato para detectar y prevenir el fraude.

Así es como Feedzai IQ se distingue de los modelos tradicionales de intercambio de datos:

• Insights Impulsados por IA: Feedzai IQ utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar datos y extraer inteligencia de riesgo. Las instituciones financieras obtienen insights más inteligentes y rápidos sobre los patrones de fraude.
• Inteligencia de Red Masiva: Feedzai IQ extrae insights de una red masiva mundial de más de 100 clientes, análisis de más de $8 billones en pagos y 70 mil millones de eventos cada año. Esa es una escala de inteligencia que las instituciones individuales simplemente no pueden igualar.
• Resultados Accionables: Utilizando los insights de Feedzai IQ, las instituciones financieras pueden mejorar la detección de fraudes, reducir los falsos positivos y aumentar las tasas de aceptación de pagos.

Esta escala masiva proporciona información algorítmica avanzada, lo que impulsa la detección de fraude, reduce los falsos positivos y mejora la aceptación de pagos. Además, los reguladores globales apoyan este modelo, animando a los bancos y organizaciones a compartir información importante para detener el fraude.

¿Cómo Mejoran la Seguridad de las Transacciones TrustScore y TrustSignals?

Feedzai IQ se basa en dos componentes clave: TrustScore y TrustSignals.

• TrustScore: TrustScore ofrece una puntuación de riesgo basada en el aprendizaje integrado que utiliza inteligencia en tiempo real y a nivel de red para evaluar el riesgo de fraude y delitos financieros. Los bancos pueden obtener una comprensión rápida de los riesgos asociados con una transacción.
• TrustSignals para Adquirentes: Feedzai IQ ofrece ratios de riesgo de fraude para elementos específicos de la transacción como el BIN de la tarjeta, el dominio del correo electrónico y el código postal para ayudar a los adquirentes a equilibrar la prevención del fraude con la necesidad de aprobar transacciones legítimas.

¿Por qué el Aprendizaje Integrado es un Cambio de Juego para la Privacidad de los Datos?

El aprendizaje integrado da un vuelco al modelo tradicional de intercambio de datos. En lugar de que las instituciones financieras envíen datos brutos sensibles a una ubicación central, Feedzai IQ lleva la IA a los datos. Esto significa que los datos brutos permanecen en su lugar, residiendo de forma segura dentro de los sistemas de cada banco.

Los algoritmos de IA analizan los metadatos (los “datos sobre los datos”) para extraer información crucial. Este enfoque reduce significativamente los riesgos asociados con las filtraciones de datos y mejora la privacidad, ya que no se transfieren ni se agregan datos brutos. Es una forma más inteligente y segura de colaborar en la prevención del fraude.

En resumen, así es como Feedzai IQ impulsa la inteligencia de fraude mientras protege los datos sensibles.

• Uso de Aprendizaje Integrado: Feedzai IQ utiliza el aprendizaje integrado, eliminando la necesidad de compartir datos brutos o históricos. En su lugar, lo que se comparte son metadatos de la instancia de cada cliente, basados en insights sobre las tendencias y patrones de fraude observados.
• Tiempo de Valorización Más Rápido: Las instituciones financieras ven resultados rápidos con una puntuación de riesgo de IA y señales de riesgo agregadas basadas en resultados de fraude confirmados. Tanto TrustScore como TrustSignals pueden ser accedidos rápidamente sin necesidad de cambiar los flujos de trabajo existentes.
• Un Enfoque de Privacidad Primero para la Prevención del Fraude: Feedzai IQ se centra en proteger la privacidad, eliminando los riesgos comunes, las preocupaciones de seguridad y las preguntas de cumplimiento normativo. La detección de fraude y la aceptación de pagos pueden mejorar sin compartir información sensible.

¿Qué Resultados Reales Han Visto las Instituciones con Feedzai IQ?

Feedzai IQ ya está obteniendo resultados prometedores en la mejora de la detección de fraudes y la reducción de falsos positivos. Entre los casos de éxito:

• Un proveedor de pagos con sede en la UE experimentó un aumento de 4 veces en la detección de fraude y una reducción del 50% en las alertas de falsos positivos utilizando Feedzai IQ TrustScore.
• Los adquirentes de la comunidad Feedzai han visto una mejora del 27% en las tasas de aceptación de pagos y redujeron las alertas en 270,000 con los TrustSignals Agregados.

Al igual que un panadero experimentado que comprende los matices de cada ingrediente y el delicado equilibrio requerido para una creación perfecta, Feedzai IQ procesa meticulosamente grandes cantidades de datos brutos y dispares. Estos datos brutos, que pueden incluir detalles transaccionales, patrones de comportamiento del cliente, información del dispositivo y actividad de la red, son la entrada fundamental. Sin embargo, por sí solos, estos datos a menudo están fragmentados y carecen de significado inmediato en el contexto de la identificación y prevención de esquemas de fraude sofisticados.

Los bancos obtienen una visión granular y en tiempo real del riesgo y la capacidad de tomar decisiones más rápidas con datos accionables. Es la diferencia entre mezclar múltiples ingredientes para hacer un pastel y cortar la mejor rebanada para uno mismo.

Resources

• Blog: How AI is Helping Fight Back Against Financial Crime
• Webinar: The Next Level of Defense: Aggregated Risk Intelligence
• Solution Sheet: Feedzai as a Service
• Solution: Feedzai IQ