Feedzai IQ Score: Inteligencia de red en tiempo real basada en IA

El fraude cambia de manera constante. Desafortunadamente, crear nuevos modelos para enfrentar las nuevas amenazas requiere de mucho tiempo y esfuerzo. Por suerte, las instituciones financieras pueden adelantarse a las nuevas tácticas de fraude utilizando Feedzai IQ Score, una solución de calificación de riesgo nativa de IA que ofrece inteligencia contra el fraude derivada de la red a través de una API única y flexible.

En este artículo, explicaremos cómo Feedzai IQ Score ofrece decisiones de riesgo más precisas y se adapta tanto a las tipologías de fraude conocidas como a las emergentes.

Puntos clave

• Feedzai IQ Score, parte de la solución de aprendizaje federado Feedzai IQ, genera decisiones de riesgo precisas basadas en tipologías de fraude conocidas y nuevas.
• Las decisiones de Feedzai IQ Score se basan en los conocimientos (insights) de toda la comunidad global de Feedzai.
• Al utilizar sistemas heredados (legacy) basados en reglas, las instituciones financieras deben esperar meses para ver los beneficios debido al tiempo que requiere recopilar y corregir los datos históricos para el entrenamiento de los modelos.
• Feedzai IQ Score elimina la necesidad de esperar por los modelos o de someterse a un intenso entrenamiento en ciencia de datos: Los modelos están listos desde el primer día.

¿Qué es Feedzai IQ Score?

Feedzai IQ Score es una solución lista para usar (out-of-the-box) que se adapta a las nuevas tipologías de fraude y funciona inmediatamente desde el primer día. Los modelos de IA están listos para usarse de inmediato, detectando esquemas de fraude complejos más rápido que los sistemas antiguos basados en reglas.

La solución aborda desafíos críticos de prevención del fraude al proporcionar información de rendimiento real para mejorar las capacidades de detección y toma de decisiones de un modelo. Está entrenada utilizando la amplia inteligencia de la industria de Feedzai. Esto significa que las instituciones financieras no necesitan datos de entrenamiento de sus clientes ni experiencia en aprendizaje automático (machine learning).

Muchas instituciones financieras utilizan sistemas heredados basados en reglas que los desarrolladores crearon inicialmente para prevenir tipologías de fraude conocidas. Las organizaciones deben esperar meses para percibir los beneficios de los nuevos modelos en la industria en general debido al largo proceso que implica: Recopilar y preparar datos históricos para luego entrenar los modelos.

Con Feedzai IQ Score, las instituciones financieras no necesitan esperar ni adquirir una capacitación intensiva en ciencia de datos. Están listas para combatir el fraude de inmediato.

Desafíos de la prevención del fraude para las instituciones financieras

La prevención del fraude es fundamental para que las instituciones financieras protejan sus ingresos y aseguren la confianza de sus clientes. Sin embargo, muchos factores hacen que empezar con la prevención del fraude sea un reto. Estas razones incluyen:

Límites de los sistemas basados en reglas

Los sistemas heredados basados en reglas están programados para detectar y prevenir algunos de los esquemas de fraude más comunes. Sin embargo, una vez que los defraudadores se dan cuenta de que un esquema ha perdido eficacia, pasan a otro método.

Debido a que los sistemas heredados no son dinámicos, las instituciones financieras deben actualizar constantemente las reglas de forma manual o luchar para mantenerse al día con los nuevos métodos de fraude.

Los modelos de IA tienen limitaciones

Es posible que las organizaciones ya cuenten con sus propios modelos de IA. Pero para ser eficaces, los modelos de IA necesitan datos, y en gran cantidad.

Esto a menudo significa esperar por los datos de los clientes, analizar las transacciones y etiquetarlas con los resultados del fraude cuando corresponda. En total, las organizaciones pueden tardar meses o incluso hasta un año en recopilar, preparar, etiquetar y entrenar sus modelos de IA personalizados.

“El mayor riesgo para cualquier institución financiera no es avanzar demasiado rápido, sino quedarse inmóvil mientras el fraude evoluciona. Con Feedzai IQ Score, no se necesitan meses de preparación de datos para empezar a tomar decisiones más inteligentes. Empiezas a ganar desde el primer día”. — Bruno Terroso, Especialista en Marketing de Producto en Feedzai.

Este proceso retrasa la habilitación del modelo y el tiempo de obtención de valor (time-to-value), debilitando la capacidad de las organizaciones para responder a las cambiantes tácticas de fraude. Mientras tanto, mantener estos modelos en funcionamiento puede resultar costoso debido al reentrenamiento constante.

Retrasos en las etiquetas de ciencia de datos

El etiquetado correcto de los datos es esencial para que los modelos de IA evalúen si una transacción es fraudulenta o no. Desafortunadamente, solo se puede acceder a las etiquetas después de analizar las transacciones. Esto retrasa aún más la eficacia de los modelos de IA, creando inercia en las predicciones de los modelos.

Visión limitada del panorama del fraude

Los datos de entrenamiento de los clientes para los modelos a menudo ofrecen una visión limitada de las amenazas de fraude actuales. Sin una comprensión clara de la inteligencia de amenazas única para la industria y la región local de una institución financiera, su organización estará en desventaja.

IQ Score: Modelos de IA accesibles y listos para usar

Debido a estos retrasos y limitaciones, las bancas e instituciones financieras necesitan ayuda para derivar valor inmediato de los modelos de IA. El acceso inmediato a los datos es fundamental para mejorar la detección del fraude, minimizar los falsos positivos y proteger a los clientes de las nuevas amenazas de fraude.

IQ Score permite a las instituciones financieras combatir el fraude utilizando modelos de IA que fusionan la estructura de IA más reciente con los aprendizajes de toda la industria. Este enfoque elimina los retrasos en el despliegue de los modelos y los desafíos que pueden surgir con el procesamiento de datos históricos. En su lugar, las instituciones financieras pueden combatir el fraude al instante.

Así es como funciona IQ Score:

Modelos de IA federados

Un algoritmo innovador agrega múltiples modelos de Feedzai IQ basados en patrones de fraude y resultados confirmados en casos de uso y geografías similares, obtenidos a partir de los conocimientos de aprendizaje federado de Feedzai.

Resultados transparentes y explicables

Los modelos de IA ofrecen explicaciones claras de por qué se llegó a determinadas decisiones de prevención del fraude. Las instituciones financieras no requieren intervención manual ni una formación profunda en ciencia de datos y aprendizaje automático para utilizar IQ Score.

Mantenimiento continuo

La innovadora tecnología de aprendizaje automático ajusta con precisión los modelos de IQ Score para mejorar el rendimiento de la detección de fraudes. Un modelo centralizado mejora la eficiencia y da acceso a una estrategia de riesgo de IA. De esta manera, las instituciones financieras no necesitan desarrollar su propia experiencia.

Modelos de IA listos para usar (out-of-the-box)

Las instituciones financieras no necesitan esperar a recopilar datos históricos de los clientes para empezar a utilizar IQ Score. La solución ya entrena los modelos, lo que permite a las organizaciones desplegarlos inmediatamente y beneficiarse de una estrategia sólida.

IQ Score proporciona modelos de IA federados que los usuarios pueden desplegar de inmediato. Los modelos detectan al instante los esquemas de fraude más rápido de lo que los sistemas heredados basados en reglas pueden capturarlos.

Puede utilizarse como un modelo de IA independiente o para complementar los modelos existentes. Lo más importante es que evoluciona constantemente para ayudar a los bancos e instituciones financieras a mantenerse al día con las últimas tácticas de fraude y proporciona información de nuevas geografías.

Cómo previene el fraude IQ Score

¿Cómo cambia IQ Score la lucha contra el fraude? Detallemos cómo estos modelos mejoran los esfuerzos de prevención del fraude de las organizaciones.

1. Detección mejorada del fraude desde el primer día

Los modelos de IA son dinámicos y capturan las amenazas en evolución utilizando la inteligencia de la industria de Feedzai. La amplitud y profundidad de estos datos con los que se entrenan los modelos significa que las instituciones financieras pueden empezar a generar un impacto positivo en la reducción del fraude de inmediato.

2. Protección al cliente frente a nuevos patrones de fraude

Basándose en patrones y señales de riesgo, se le puede alertar de posibles fraudes y estafas, incluidos los pagos push autorizados (APP) y las mulas de dinero. Los bancos pueden recibir alertas sobre patrones de fraude que pueden ser frecuentes en una región pero que apenas están emergiendo en otras. Esta inteligencia, aplicada a las amenazas maliciosas a través de los modelos, ofrece a los clientes una visión sin restricciones del panorama del fraude, escalando a través de casos de uso y geografías.

3. Resultados para hoy y el futuro

El análisis de datos no es una tarea de verificación que una organización realiza una sola vez. Los modelos de IA deben aprender y adaptarse desde el momento en que se implementan en producción.

IQ Score aborda los desafíos de los comportamientos cambiantes del fraude, proporciona información real sobre el rendimiento del modelo y mejora la eficacia de la detección del fraude.

Feedzai aporta la experiencia en IA para garantizar que el modelo esté siempre actualizado. Perfeccionamos el modelo utilizando las técnicas de aprendizaje automático más recientes. Su organización puede utilizar el diseño actual del modelo existente para complementar los sistemas de reglas actuales. También puede actuar como trampolín para un modelo a medida y adaptado a su estrategia de riesgo específica.

4. Decisiones de fraude explicables

La equidad, la gobernanza y la privacidad están integradas en cada modelo de IQ Score. Los datos de los clientes nunca se revelan al aprovechar nuestra inteligencia de la industria a través de los modelos.

Además, las explicaciones ayudan a los usuarios a comprender cómo el modelo llegó a sus decisiones. Los usuarios, clientes y auditores entienden las razones para bloquear una transacción. Las comprobaciones de equidad en los modelos actúan como salvaguardas para tratar a todas las personas por igual.

Los sistemas heredados basados en reglas no pueden mantener el ritmo de innovación de los defraudadores. Con IQ Score, las instituciones financieras pueden implementar de inmediato sólidas medidas de prevención del fraude sin perder tiempo limpiando, etiquetando o analizando datos históricos. Igual de importante es que el modelo IQ Score puede complementar los modelos existentes y ajustarse a nuevos casos de uso y geografías.

Manténgase un paso adelante de las cambiantes tipologías de fraude con modelos de IA listos para usar. Asegúrese de que sus modelos de IA sean precisos, actualizados, justos y sostenibles. Los modelos IQ Score de Feedzai, probados en la industria, abordan los desafíos de los comportamientos cambiantes del fraude, proporcionan información real sobre el rendimiento del modelo y mejoran el rendimiento de la detección del fraude.

Recursos

• Blog: Cómo Feedzai IQ está Redefiniendo la Inteligencia de Fraude
• Reporte: Tendencias de IA en la prevención del fraude y los delitos financieros en 2025
• Análisis: Collaborative Data Exchange: The Next Frontier in Fraud Prevention
• Solución: Feedzai IQ: El poder de la inteligencia de red