{"id":12580,"date":"2018-11-09T09:50:11","date_gmt":"2018-11-09T15:50:11","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=12580"},"modified":"2018-11-09T09:50:11","modified_gmt":"2018-11-09T15:50:11","slug":"la-inteligencia-artificial-reduce-el-gran-problema-de-las-tarjetas-y-no-es-el-fraude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-inteligencia-artificial-reduce-el-gran-problema-de-las-tarjetas-y-no-es-el-fraude\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial reduce el gran problema de las tarjetas (y no es el fraude)"},"content":{"rendered":"
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Un modelo del MIT en colaboraci\u00f3n con el BBVA logra eliminar la mitad de falsos positivos en las transacciones sospechosas<\/h5>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/header>\n<\/div>\n
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El\u00a0<\/span>fraude con tarjetas bancarias\u00a0<\/span>es diminuto en Espa\u00f1a: un 0,017% de las operaciones en 2017 con tarjetas emitidas en Espa\u00f1a fueron delictivas, seg\u00fan\u00a0<\/span>el Banco de Espa\u00f1a.\u00a0<\/span>De cada 100 tarjetas solo una se vio afectada, por un valor de 68 euros de media. En t\u00e9rminos absolutos, no es poco dinero: 40 millones de euros. En la zona euro, los datos son ligeramente peores: hubo un 0,041% de fraude en 2016, seg\u00fan el Banco Central Europeo.<\/p>\n

Esta\u00a0<\/span>eficacia\u00a0<\/span>en la lucha contra el fraude provoca un desaf\u00edo mayor para las entidades bancarias, los comercios y los clientes: los falsos positivos. Un falso positivo es una compra leg\u00edtima con tarjeta que el banco impide porque su sistema de prevenci\u00f3n ve algo sospechoso. Es como si el sistema usara una s\u00e1bana para cubrir los rotos de una red: cubre demasiado y termina por detener pagos legales.<\/p>\n

Uno de cada seis due\u00f1os reales de una tarjeta vio c\u00f3mo se declinaba al menos un pago en un a\u00f1o, seg\u00fan un\u00a0<\/span>estudio de 2015\u00a0<\/span>de la consultora Javelin. El importe rechazado en esa compra fallida no es el \u00fanico problema de los falsos positivos: el 26% visita menos el comercio en el que ha ocurrido y el 32% lo evita siempre desde ese momento. Adem\u00e1s, el usuario recurre menos a la tarjeta que ha sido declinada, siempre seg\u00fan Javelin.<\/p>\n

El BBVA acudi\u00f3 en 2016 al MIT para mejorar su sistema contra el fraude: “Pero trabajando con ellos vimos que con los medios actuales parar m\u00e1s el fraude implicar\u00eda una mejora residual”,\u00a0dice Carlos Capmany, responsable del proyecto en el BBVA. Entonces fue cuando vieron que hab\u00eda otra mejora m\u00e1s factible: “\u00bfPor qu\u00e9 no atacamos en cambio los falsos positivos que est\u00e1n impactando tambi\u00e9n, m\u00e1s que a nosotros, a los comercios y a la comunidad de clientes?”, a\u00f1ade. Un nuevo sistema del MIT pod\u00eda tener la soluci\u00f3n.<\/p>\n

“El gran desaf\u00edo de la industria son los falsos positivos”, dice Kalyan Veeramachaneni, coautor del\u00a0<\/span>art\u00edculo<\/a>\u00a0<\/span>donde se explica el modelo e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Decisi\u00f3n e Informaci\u00f3n del MIT, en una nota de prensa del centro.<\/p>\n

Es comprensible que los bancos hayan vigilado tradicionalmente sobre todo el fraude. Una transacci\u00f3n realizada por un cibercriminal la asume la instituci\u00f3n. En cambio, mucho del impacto que se produce en los comercios no llega a verse en los bancos. En una estimaci\u00f3n hecha por los autores del modelo, los falsos positivos bloquean ahora unas 289.000 operaciones por cada 1,8 millones. El nuevo sistema detendr\u00e1 solo unas 133.000, un 54% menos. Esas transacciones suponen aproximadamente 190.000 euros. Hay que tener en cuenta que el BBVA realiza 2 millones de operaciones diarias, con lo que esa cifra es, como dice el art\u00edculo cient\u00edfico, “una cifra diminuta del volumen total anual”.<\/p>\n

Desde el siglo XX<\/h3>\n

Los modelos de\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>para detectar fraude se usan desde finales del siglo XX. Pero eran modelos con pocas variables: miraban cantidades, frecuencias, lugar de la compra y poco m\u00e1s. Si una tarjeta sobrepasaba un l\u00edmite de dinero o era usada muy a menudo o en lugares insospechados, se bloqueaba la compra. Pero hoy algo as\u00ed puede ser un uso normal.<\/p>\n

En el MIT un equipo donde participaba Veeramachaneni hab\u00eda ideado un sistema llamado S\u00edntesis de Caracter\u00edsticas Profundas (DFS en sus siglas en ingl\u00e9s) que encontraba variables mucho m\u00e1s elaboradas que las habituales: sobre las caracter\u00edsticas t\u00e9cnicas del terminal, sobre los rasgos del vendedor, sobre la presencia del cliente.<\/p>\n

El BBVA cedi\u00f3 un hist\u00f3rico de 900 millones de transacciones reales anonimizadas al MIT, que logr\u00f3 perfeccionar el modelo. El \u00e9xito no es total, pero su programa logra eliminar la mitad los falsos positivos que sal\u00edan con el anterior m\u00e9todo. \u00bfC\u00f3mo lo hace? A\u00f1adiendo muchas m\u00e1s variables para que el programa busque patrones de comportamiento en cada tarjeta y por tanto le sea m\u00e1s f\u00e1cil detectar usos inhabituales.<\/p>\n

El modelo del MIT cre\u00f3 236 caracter\u00edsticas a partir de los datos del BBVA. “Hay que pensar en caracter\u00edsticas adicionales para producir informaci\u00f3n buena para que el machine learning funcione”, explica Carlos Capmany, responsable del proyecto en el BBVA. “Esto se hac\u00eda por prueba y error, y la forma de trabajar del MIT genera una serie de datos adicionales, muchos de los cuales no se nos hubieran ocurrido, nos acelera producirlo y nos entrega formas novedosas de cruzar la informaci\u00f3n para entrenar a los sistemas”.<\/p>\n

El reto del modelo es extremadamente complicado. Una tarjeta no tiene un comportamiento y de repente var\u00eda para siempre: “Una tarjeta que se usa de forma fraudulenta no se usa siempre de forma fraudulenta. Un usuario normal la utiliza en promedio 150-200 veces a lo largo de un a\u00f1o y de repente en una, por el motivo que sea, aparece una cosa an\u00f3mala”, dice Capmany. Si un criminal obtiene por ejemplo 1.500 n\u00fameros de tarjeta con la identidad de sus propietarios puede ir us\u00e1ndolas con delicadeza para evitar ser detectado. Muchos a\u00fan lo consiguen: se trata de ir probando. La evoluci\u00f3n del fraude supone un reto a largo plazo.<\/p>\n

En los \u00faltimos seis meses, el BBVA ha replicado el experimento con datos actualizados. El modelo mantiene su tasa de \u00e9xito. El banco est\u00e1 a punto de introducir el algoritmo en su sistema. El modelo funcionar\u00eda tambi\u00e9n para otros bancos. “El MIT ha emitido unas gu\u00edas de c\u00f3digo abierto”, dice Capmany.<\/p>\n

Fuente: El Pa\u00eds<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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