Soluciones

Si tu sistema antifraude no es adaptativo, necesitará un nuevo entrenamiento

Y el estafador se aprovecha de ello

Entre un reentrenamiento y otro, el patrón de ataque cambia y la fricción con el cliente aumenta a la par que las pérdidas económicas. El sistema antifraude adaptativo 4kst actualiza el modelo en tiempo real, sin esperar al siguiente ciclo de reentrenamiento.

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80%

de reducción de las fricciones con los clientes en las transacciones financieras

50%

de reducción de las pérdidas económicas derivadas de transacciones fraudulentas

46%

de reducción del índice de FNR (tasa de falsos negativos)

+9 mil millones

de transacciones PIX procesadas

Todo modelo antifraude nace eficaz y se va deteriorando

Eso no es ruido estadístico. Todos los modelos predictivos se basan en el pasado; el problema es que el mercado vive en el presente. Entre el momento en que cambia el panorama y el momento en que alguien decide volver a entrenar el modelo, hay un intervalo, y es ahí donde se pierde dinero.

El ciclo de vida de un ataque, que antes duraba meses, hoy se renueva en cuestión de semanas y hace que el modelo estático pierda terreno cuando se aplica tanto en la fase de origen como en la transaccional. Al fin y al cabo, ambos escenarios dependen de lo mismo: los datos del patrón de ataque, que nunca ha visto.

El sistema antifraude adaptativo 4kst evoluciona con el tiempo

En los procesos tradicionales de prevención del fraude, descubrir una nueva estrategia no aporta nada de forma inmediata. Solo se incorpora a la defensa si, y cuando, alguien decida poner en marcha un nuevo ciclo de reciclaje.

El sistema antifraude adaptativo 4kst cierra este ciclo en producción: aprende de los casos de fraude confirmados e incorpora el patrón sobre la marcha, sin necesidad de un reentrenamiento periódico ni de intervención manual, mientras que el equipo interno mantiene un control total sobre lo que se valida y se autoriza.

¿En qué parte de su operación intervenimos ?

¡El sistema antifraude adaptativo 4kst interviene en las etapas en las que surgen más dudas que generan fricciones!

a) Aprobaciones en la fase inicial: emisión de tarjetas de crédito y débito, apertura de cuentas corrientes, contratos de seguros, registro en plataformas de comercio electrónico. El riesgo entra por la puerta principal, a través de la filtración de datos y la identidad sintética.

b) Aprobaciones de transacciones: validación de transacciones en PIX, TED, tarjetas y comercio electrónico, bajo requisitos reales de rendimiento, escalabilidad y seguridad, sin añadir fricciones al cliente legítimo. En un banco de gran tamaño, este es el ámbito con mayor volumen: la diferencia entre unos cientos de miles de nuevas cuentas al mes y cientos de millones de transacciones PIX en el mismo periodo.

Pone a prueba tu modelo actual. Habla con un experto de 4kst.

Ponte en contacto con nuestro equipo y descubre la nueva generación de soluciones antifraude.

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Beneficios

Los modelos antifraude adaptativos 4kst tienen una alta precisión porque no pierden su relevancia, incluso en entornos altamente dinámicos e impredecibles.

Detección de transacciones fraudulentas con mayor rapidez

El modelo antifraude transaccional 4kst se actualiza con nuevos fraudes en tiempo real y permite identificar a los defraudadores con mayor rapidez, independientemente de las condiciones especiales de rendimiento del cliente.

Originación de crédito más segura

Gracias al aprendizaje incremental y adaptativo, 4kst ofrece precisión a la hora de detectar intentos de apertura de cuentas inactivas y emisiones fraudulentas. Te proporcionamos la capacidad necesaria para impedir estafas con datos filtrados, firmar nuevos contratos con seguridad y mantener tu base de datos libre de pérdidas.

Reducción de la fricción con los clientes

Con una mayor precisión en los procesos de falsos positivos, disminuye el roce con el cliente y la fluidez en las operaciones se convierte en una ventaja competitiva valiosa para las instituciones.

Lo comprobamos con pruebas retrospectivas, no con promesas

Realizamos pruebas con un periodo que el modelo nunca ha visto, antes de tomar cualquier decisión, y te proporcionamos las métricas que te interesan para que puedas decidir qué umbral de corte te conviene.

1 El modelo aprende

solo con una parte de su base histórica.

2 Hemos realizado pruebas contra

un periodo que el modelo nunca ha visto, fuera de tiempo.

3 Hemos entregado KS, Gini y

tasa de detección, para que tú decidas el umbral.

La tecnología que hay detrás: Data Stream Learning

Damos inicio a una nueva era de previsibilidad. 4kst es pionera en Brasil en el ámbito del «Data Stream Learning», una tecnología de IA adaptativa que sustenta cada uno de los resultados anteriores. No se trata de un modelo que se vuelve a entrenar periódicamente, sino de un modelo que mantiene su precisión a lo largo del tiempo, aprendiendo de cada nuevo patrón sin cesar.

Es esta arquitectura, y no un ajuste puntual, la que explica por qué el modelo estático se deteriora y el adaptativo evoluciona, lo que repercute directamente en la reducción del coste total de propiedad (TCO) de su operación de gestión de riesgos y fraude.

Detrás de todo esto hay una pila multicloud, la certificación ISO 27001, la supervisión y un servicio de atención al cliente activo como parte de la prestación del servicio, no como un elemento aparte.

FUNDAMENTO CIENTÍFICO

Somos una empresa Deep Tech, spin-off del centro de investigación en inteligencia artificial de la PUC-PR, referente en Brasil. Aplicamos lo último en Machine Learning para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones impulsadas por la IA.

TECNOLOGÍA PROPIARIA

Nuestros algoritmos de IA adaptativa generan modelos que aprenden continuamente (sin necesidad de reentrenamientos) y no pierden rendimiento con el tiempo, lo que elimina los costes de mantenimiento y maximiza la precisión de las predicciones.

RECONOCIMIENTO EN EL MERCADO

Con una cartera de clientes importantes y reconocimiento en el mercado, somos reconocidos por nuestra excelencia, habiendo ganado dos veces el premio Febraban Tech y sido galardonados por Finep Startups.

¿Alguna duda?

Aquí encontrarás respuestas rápidas a las dudas más habituales.

Continua y orientada a eventos. Cada fraude confirmado y notificado se incorpora a la base de aprendizaje, y el modelo integra ese patrón sin esperar a un ciclo de reentrenamiento programado. La frecuencia se puede configurar según el SLA acordado con el cliente.

No. Cada actualización se valida primero en un entorno de homologación, que funciona en modo «shadow» junto al modelo en producción, antes de cualquier implementación. El equipo interno mantiene un control total sobre lo que se pone en producción, dentro del mismo proceso de validación y cumplimiento normativo que ya utilizáis actualmente.

A través de la API, conectándose al sistema central bancario, la pasarela de pago, el CRM o la plataforma propia, sin necesidad de modificar la arquitectura de datos ya implantada.

Hemos probado el reto en la misma arquitectura y con los mismos datos que ya utilizáis, en paralelo con el modelo actual, antes de tomar cualquier decisión sobre su sustitución. Así es como hemos calculado cada una de las cifras indicadas anteriormente. ¿Cuál fue el KS de vuestro modelo en el último trimestre?

¡Ponte a prueba con tu modelo actual!

Descubre cómo nuestra tecnología puede transformar tu estrategia de lucha contra el fraude.