IA versus fraude de crédito: entre bastidores de un experimento exitoso con Carrefour Banque
Un desafío universal: como luchar contra el fraude eficientemente y adaptarse a su evolución
La mayoría de los bancos logran cortar el 90% del crédito fraude de raíz. Sin embargo, el reto para ellos está en otra parte: en primer lugar, abordar el 10% de fraude residual, ese pequeño cifra que cuesta mucho en términos de facturación, recursos y reputación; y en segundo lugar, para adaptarse a la aceleración del fraude, impulsada por la digitalización de los usos y nuevas tecnologías.
Carrefour Banque comenzó a examinar el problema con nuevos ojos en 2017, mirando de cerca el papel de Artificial Inteligencia (IA) y aprendizaje automático (ML) en la lucha contra el fraude: desde lo digital transformación intensificó las amenazas y fraude profesionalizado, los sistemas para pelear también tuvo que evolucionar. Pero, ¿por dónde debería empezar Carrefour, utilizando ¿Qué herramientas y con qué socio?
La detección de fraude AI/ML es a menudo nueva territorio para las empresas. Pero en solo unos pocos meses, pueden adoptarlo con éxito y lo convierten en un aliado ideal para otros ambiciosos retos.
¿Los secretos del éxito? un paso a paso proceso en colaboración con un experto socio para sacar las herramientas adecuadas, en el lugar correcto, en el momento correcto, con la combinación adecuada de pragmatismo y ambición.
El viaje de Carrefour Banque es único y emblemática de los pasos y mejores prácticas a seguir para lograr integre AI/ML en sus soluciones existentes y frustrar mejor el fraude crediticio.
Exploremos juntos el backstage de esta exitosa transición basada on es un modelo trifásico: inyección, conexión y mejora.
«Los beneficios de la solución se hicieron evidentes muy rápidamente. Todo se hizo en 10 meses y, desde el principio, ya pudimos detener el fraude. Las empresas vieron el ROI rápidamente y se acostumbraron fácilmente a la solución. Y todo el tiempo, el modelo siguió formándose y adaptándose a nuestras necesidades a medida que se iba utilizando un verdadero círculo virtuoso.»
Léopold Sanogoh - Director de Programas en Carrefour Banque & Assurance
Índice de contenidos
Fases del proyecto
- Inyección de datos - 10 sugerencias para un proyecto exitoso de antifraude con AI/ML (Inteligencia artificial y Machine Learning)
- Conectar la API
- Mejora continua
- ¿Un trampolín hacia otras transformaciones digitales estratégicas?
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