Por Antonio Lorenzo, eE
La inteligencia artificial generativa se convertirá en el mejor aliado de Mastercard para evitar el fraude en los pagos con sus tarjetas de crédito. Según ha informado la compañía, la aplicación de sus propios modelos de tecnologías cognitivas permitirán a la multinacional estadounidense aumentar los métodos de protección en un 300% respecto a los ya sólidos sistemas actuales. A grandes rasgos, las nuevas salvaguardas activarán las alarmas en cuanto se produzca una transacción sospechosa o alejada de los patrones habituales de conducta.
El gigante de los medios de pago, comprometido con los desarrollos tecnológicos y consciente de la importancia que representa la ciberseguridad en su negocio, ha invertido más de 7.000 millones de dólares en los cinco últimos años para combatir los pagos indebidos y fraudes. En esta batalla, la IA generativa promete proporcionar un salto de calidad en la detección de los malhechores casi en tiempo real, para así bloquear los pagos indebidos y mejorar la confianza en el sistema.
La combinación de decenas de miles de variables con el modelo avanzado de Inteligencia Artificial Decision Intelligence Pro, diseñado internamente, ayudarán a Mastercard a erradicar transacciones indebidas, con las consiguientes ventajas para todos los bancos asociados. Según ha explicado Ajay Bhalla, presidente de la unidad de negocios de ciberseguridad e inteligencia de Mastercard a la cadena estadounidense CNBC, la IA generativa se ha construido desde cero por los equipos de ciberseguridad de la multinacional. El mismo directivo reconoce que, debido a la propia naturaleza del negocio, Mastercard dispone de todos los datos de las transacciones realizadas para establecer patrones de conducta y evitar las posibles irregularidades.
Entre otros datos, el algoritmo patentado por Mastercard, en parte diseñado a través de código abierto, está entrenado con datos de 125.000 millones de transacciones que anualmente gestiona la red. «Los datos ayudan a la IA a comprender las relaciones entre los comercios y los clientes, con modelos de lenguaje como los propuestos por OpenAi con su ChatGPt y por Google, con Geminis, para así predecir donde se están realizando transacciones fraudulentas con mapas de calor en las áreas susceptibles de delitos. A modo de ejemplo, la IA considera si el negocio involucrado en el posible fraude puede ser un destino habitual del titular de la tarjeta potencialmente afectado. De esa forma, y en apenas 50 milisegundos, la compañía establece un sistema de puntuación a través de sus algoritmos para sondear posibles pagos alejados de los patrones de comportamiento.
La puesta en marcha de esta tecnología ayudará a los bancos e instituciones financieras a mejorar los sistemas de detección de fraude en un 20%, aunque con la potencialidad de aumentarlo hasta el referido 200%.
Fuente: eE