Strona główna Komunikacja Aktualności Wstecz New search Date Minimum Max Aeronautyka Motoryzacja Dział korporacyjny Cyberbezpieczeństwo Obronność i bezpieczeństwo Finanse Opieka zdrowotna Przemysł Inteligentne systemy transportowe Cyfrowe usługi publiczne Usługi Przemysł kosmiczny BBVA y GMV evolucionan la detección del fraude bancario con Inteligencia Artificial 26/11/2013 Drukuj Podziel się Una de las actividades críticas dentro de cualquier entidad bancaria es la detección y prevención del fraude. Según afirma el Banco Central Europeo “el fraude es cada vez menor gracias a los avances tecnológicos, que hacen las transferencias más seguras”, de hecho, España es uno de los países europeos donde más ha reducido el fraude con tarjeta de crédito, un 45% respecto al 2006. El Departamento de Innovation for IT Risk, Fraud & Security de BBVA y GMV conscientes de este gran problema, trabajan conjuntamente en un novedoso proyecto de I+D+i para la mejora de la detección del fraude, a través de la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial (concretamente, mediante el uso de los denominados “Artificial Inmune Systems”). Este proyecto se enmarca dentro de un contexto más amplio de colaboración entre BBVA, la industria española y el mundo universitario y aspira a plasmar la capacidad tecnológica e innovadora de las empresas españolas involucradas junto con los amplios conocimientos de los que dispone BBVA en estas materias, con el objetivo de conseguir resultados al más alto nivel dentro del estado del arte mundial en detección del fraude. La solución diseñada por BBVA y GMV para la detección del fraude en operaciones realizadas con tarjeta de crédito/débito, consiste en la adaptación de algoritmos de inteligencia artificial basados en sistemas inmunológicos. Esta novedosa propuesta supera las limitaciones de las técnicas existentes ya que permiten adaptarse y aprender de los nuevos patrones de fraude tan pronto como estos aparecen. Además, la propia naturaleza de los algoritmos permite proporcionar cierta información contextual de por qué un suceso es considerado fraudulento. Por último, estos algoritmos pueden reducir la tasa de falsos positivos por sí mismos o en combinación con otras tecnologías, es decir, reducir el número de operaciones con tarjeta que se han clasificado como fraudulentas y realmente no lo son. Drukuj Podziel się