© MJV Technology & Innovation
70%
of consumers expect companies to take an active stance on social, environmental, and political issues
According to a survey by "Social Sprout"
Después de un cambio en el posicionamiento estratégico, una institución financiera quedó más expuesta al riesgo debido a un aumento en las solicitudes de cuentas. La detección de fraudes anterior se realizaba manualmente, y nuestro cliente necesitaba una solución automatizada.
MJV tuvo la tarea de construir un modelo de inteligencia artificial para detectar posibles solicitudes fraudulentas de cuentas para el Sistema de Pagos Móviles de nuestro cliente.
El Reto
Creemos un sistema automatizado de detección de fraudes para ser la primera línea de defensa al revisar los formularios de solicitud de posibles clientes.
El banco cliente ya contaba con una capa de prevención de fraudes al clasificar las solicitudes. Aunque este proceso llevaba tiempo, era sumamente preciso.
Implementing a profitable strategy in a different market
A High-Fidelity O2O Prototype
Processo
Case Study
MJV provided Pro-Natura with an app experience blueprint, containing the app’s value proposition, as well as feature prioritization for a minimum viable product.
We also provided our client with a complex document detailing the process, steps, and suggestions for prototyping and implementation of the MVP to be tested in the field before being adopted by local harvesting communities.
El mercado actual está repleto de empresas que se apresuran a ser las primeras en adoptar la IA en sus procesos y plataformas. Esta fiebre del oro de la IA puede llevar a muchos a confundir la novedad con la eficacia. Aquí en MJV, siempre nos aseguramos de que las soluciones que ofrecemos a nuestros clientes estén adaptadas a sus desafíos.
Cuando utilizamos la IA en nuestros proyectos, evitamos trucos publicitarios y garantizamos que la inteligencia artificial se utilice de manera inteligente. Si eres una institución financiera/aseguradora que busca prevenir fraudes, o simplemente una empresa que busca optimizar sus procesos, ¿por qué no agendar una reunión con uno de nuestros consultores? Ven y descubre lo que MJV puede hacer por ti.
MJV Technology & Innovation es una consultora global que ayuda a impulsar los negocios, fomentar la innovación y resolver los retos empresariales de algunas de las mayores compañías del mundo.
Innovación Empresarial
Tecnología & Datos
Diseño &
Experiencia
Agilidad y Transformación Cultural
Sostenibilidad y Transformación ESG
Más de 25 años de experiencia.
Nuestra experiencia:
Presencia en EE.UU., Europa y Latinoamérica.
Un equipo global con más de 1.300 expertos, entre diseñadores, ingenieros, antropólogos, científicos de datos, desarrolladores y profesionales del marketing.
Industry: Auto Insurance/Car Insurance
Client: Auto Compara/Santander
The Outcomes:
El objetivo de nuestro modelo de inteligencia artificial era actuar como
un filtro principal, garantizando que todas las reclamaciones fraudulentas fueran dirigidas al filtro secundario. Aunque esto implicaba que algunas de las solicitudes señaladas no eran fraudulentas, aseguraba que las solicitudes fraudulentas no pasaran a la aprobación.
Fly or Die:
Validating a New Revenue Model Through Testing-as-a-Service
A solution is only as good as what you can prove, and MJV did this through a testing-as-a-service framework.
While our client ran the stores (both digital & physical), we took it upon ourselves to craft, test, and validate the strategy to determine if it should be implemented nationwide.
Our Solution
Nuestra solución se llevó a cabo en dos fases: capacitación del modelo de inteligencia artificial e implementación.
Solução
Fly or Die:
Validating a New Revenue Model Through Testing-as-a-Service
A solution is only as good as what you can prove, and MJV did this through a testing-as-a-service framework.
While our client ran the stores (both digital & physical), we took it upon ourselves to craft, test, and validate the strategy to determine if it should be implemented nationwide.
Our Solution
Resultados
26%
Precisión en detectar lo que no era fraudes
El porcentaje de solicitudes marcadas que, de hecho, no eran fraudulentas.
74%
Fraudes detectadas
El porcentaje de solicitudes marcadas que resultaron ser realmente fraudulentas.
La primera parte del proyecto consistió en entrenar el modelo mediante Machine Learning. El algoritmo de aprendizaje identifica patrones en los datos de capacitación, los cuales son analizados y evaluados para mejorar continuamente el rendimiento predictivo del modelo.
Se eligen nuevos datos y se alimentan al modelo entrenado. El resultado del modelo es un puntaje predictivo que indica la probabilidad de fraude (0-40% es una aprobación automática, 40-80% pasa al filtro secundario y 80-100% es una denegación automática). El acceso de aceptación puede ajustarse según las preferencias del cliente.
- Redujimos la cantidad total de solicitudes que pasaron al filtro secundario.
- Mejoramos el sistema de detección de fraudes y disminuimos la carga de trabajo de los empleados.
Mejoras en las Entregas
Entregas
- Filtrado automatizado de aplicaciones con IA.
- Sistema de capacitación para versiones actualizadas.
- Capacidad para ajustar los umbrales del modelo de IA.
74%
Fraudes detectadas
El porcentaje de solicitudes marcadas que resultaron ser realmente fraudulentas.
Precisión en detectar lo que no era fraudes
26%
El porcentaje de solicitudes marcadas que, de hecho, no eran fraudulentas.