Cómo Visa usó datos e inteligencia artificial para evitar $ 25 mil millones en fraude


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Cuando se trata de aplicaciones prácticas para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el sector financiero lidera proyectos que demuestran el potencial de estas nuevas tecnologías. Visa es una de las compañías que genera un gran retorno de sus inversiones en inteligencia artificial.

Melissa McSherry, vicepresidenta senior y líder mundial de datos de Visa, dijo que la compañía está evitando los fraudes de $ 25 mil millones al año que ha desarrollado a través de la inteligencia artificial. El camino que Visa ha tomado para llegar aquí ofrece a otras compañías lecciones sobre cómo y cuándo comenzar sus proyectos de automatización.

"Definitivamente elegimos un enfoque de caso de uso para la IA", dijo McSherry. "No usamos AI para AI. Lo usamos porque es la forma más efectiva de resolver un problema".

McSherry hizo sus comentarios durante una entrevista con Lori Sherer, socia de Bain & Company, durante la conferencia TransformBeat Transform 2020.

El uso principal de AI incluye la plataforma de Autorización Avanzada de Visa, y McSherry explicó que el VAA califica cada transacción que ocurre en la red y califica cada una en función de la probabilidad de que sea fraudulenta Al mejorar la separación entre las transacciones buenas y las malas, se pueden aprobar más transacciones con mayor rapidez. "Con 3.500 millones de tarjetas y 210.000 millones de transacciones por año, realmente vale la pena que todos hagan que estas tarjetas funcionen mejor y realicen más transacciones". McSherry dijo.

El sistema actual es un desarrollo adicional de detección de fraude. El servicio se lanzó originalmente en 1993 pedir. Hoy el sistema utiliza redes neuronales recurrentes junto con árboles con gradiente mejorado. McSherry dijo que un caso de uso definido, la detección de fraude, le ha permitido a Visa continuar concentrándose en cómo AI y ML pueden ayudar a mejorar los servicios.

"Creo que ayuda que comenzamos el primer caso de uso hace mucho tiempo", dijo McSherry. “No hay sustituto para la experiencia, y creo que actualmente tenemos mucha experiencia construyendo e implementando estos modelos. Entonces, la primera lección es solo en un cierto punto, debe elegir un caso de uso y simplemente comenzar. "

Cómo se implementan estas herramientas también es fundamental", dijo McSherry. En el caso de Visa, la compañía está introduciendo nuevas herramientas de IA y ML de niveles múltiples en sistemas fuera de su red principal de procesamiento de transacciones para evitar una latencia creciente.

"Obviamente no colocarán un modelo de aprendizaje profundo de actualización automática en un mainframe que usamos para el procesamiento de transacciones", dijo. "Nuestros requisitos de latencia son tales que tenemos que evaluar estos modelos en milisegundos porque evaluamos cada transacción que ingresa a la red en tiempo real en función de las características de esa transacción".

Sin embargo, la decisión fue implementar herramientas de IA directamente en un sistema o en un sistema vecino, probablemente depende de cuánto dependa la empresa de la velocidad. "Creo que la idea general es que tiene flexibilidad de implementación y no necesariamente tiene que implementar todas las funciones en cada sistema", dijo McSherry.

En general, Visa continúa buscando casos de uso donde AI y ML podrían lograr un aumento de eficiencia de al menos 20% a 30%. En algunos casos, Visa ha visto un 100% más de procesos al usar técnicas avanzadas de inteligencia artificial como las redes neuronales de aprendizaje profundo.

McSherry es optimista sobre el impacto de la IA en el sector financiero y los negocios de Visa. La compañía está ayudando cada vez más a los bancos a comprender qué productos funcionan y cuáles no.

"Si lo hacemos más rápido, acelera su ciclo de desarrollo de productos para que puedan ofrecer mejores productos a los consumidores más rápido", dijo McSherry. "La idea de utilizar la inteligencia artificial para acelerar esta información y hacerla más precisa es algo en lo que estamos invirtiendo y estamos muy entusiasmados".

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