Descubre cómo el Machine Learning facilita la Prevención de Fraudes.

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70%

 

The first step towards a positive impact

¡Disminuye riesgos automatizando
la detección
de fraudes!

of consumers expect companies to take an active stance on social, environmental, and political issues

According to a survey by "Social Sprout"

¡Minimizando el Riesgo para Crecer!

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.

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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 reto

El Primer Filtro Siempre Es el Más Grueso

El banco cliente ya contaba con una capa de prevención de fraudes al clasificar las solicitudes. Aunque este proceso llevaba tiempo, era sumamente preciso.

Processo

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.

Logra operaciones sin riesgos mediante la IA y Machine Learning

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Acerca de MJV

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.

Nuestros cinco pilares

empresariales son:

Saber más

Industry: Auto Insurance/Car Insurance

Client: Auto Compara/Santander

Industria: Banca/Seguros
Cliente: Una de las entidades financieras más grandes de América del Sur

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.

Capacitación e Implementación en Detección de Fraudes

Solución

Our Solution

Nuestra solución se llevó a cabo en dos fases: capacitación del modelo de inteligencia artificial e implementación.

Solução

CAPACITACIÓN:

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.

Prevención de Fraudes: Simple y Efectiva

Resultados

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.

IMPLEMENTACIÓN:

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.