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La inteligencia artificial reduce el gran problema de las tarjetas (y no es el fraude)

Un modelo del MIT en colaboración con el BBVA logra eliminar la mitad de falsos positivos en las transacciones sospechosas

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El País-Jordi Pérez Colomé

El fraude con tarjetas bancarias es diminuto en España: un 0,017% de las operaciones en 2017 con tarjetas emitidas en España fueron delictivas, según el Banco de España. De cada 100 tarjetas solo una se vio afectada, por un valor de 68 euros de media. En términos 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, según el Banco Central Europeo.

Esta eficacia en la lucha contra el fraude provoca un desafío mayor para las entidades bancarias, los comercios y los clientes: los falsos positivos. Un falso positivo es una compra legítima con tarjeta que el banco impide porque su sistema de prevención ve algo sospechoso. Es como si el sistema usara una sábana para cubrir los rotos de una red: cubre demasiado y termina por detener pagos legales.

Uno de cada seis dueños reales de una tarjeta vio cómo se declinaba al menos un pago en un año, según un estudio de 2015 de la consultora Javelin. El importe rechazado en esa compra fallida no es el único 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. Además, el usuario recurre menos a la tarjeta que ha sido declinada, siempre según Javelin.

El BBVA acudió en 2016 al MIT para mejorar su sistema contra el fraude: “Pero trabajando con ellos vimos que con los medios actuales parar más el fraude implicaría una mejora residual”, dice Carlos Capmany, responsable del proyecto en el BBVA. Entonces fue cuando vieron que había otra mejora más factible: “¿Por qué no atacamos en cambio los falsos positivos que están impactando también, más que a nosotros, a los comercios y a la comunidad de clientes?”, añade. Un nuevo sistema del MIT podía tener la solución.

“El gran desafío de la industria son los falsos positivos”, dice Kalyan Veeramachaneni, coautor del artículo donde se explica el modelo e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Decisión e Información del MIT, en una nota de prensa del centro.

Es comprensible que los bancos hayan vigilado tradicionalmente sobre todo el fraude. Una transacción realizada por un cibercriminal la asume la institución. En cambio, mucho del impacto que se produce en los comercios no llega a verse en los bancos. En una estimación hecha por los autores del modelo, los falsos positivos bloquean ahora unas 289.000 operaciones por cada 1,8 millones. El nuevo sistema detendrá 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 artículo científico, “una cifra diminuta del volumen total anual”.

Desde el siglo XX

Los modelos de machine learning 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 más. Si una tarjeta sobrepasaba un límite de dinero o era usada muy a menudo o en lugares insospechados, se bloqueaba la compra. Pero hoy algo así puede ser un uso normal.

En el MIT un equipo donde participaba Veeramachaneni había ideado un sistema llamado Síntesis de Características Profundas (DFS en sus siglas en inglés) que encontraba variables mucho más elaboradas que las habituales: sobre las características técnicas del terminal, sobre los rasgos del vendedor, sobre la presencia del cliente.

El BBVA cedió un histórico de 900 millones de transacciones reales anonimizadas al MIT, que logró perfeccionar el modelo. El éxito no es total, pero su programa logra eliminar la mitad los falsos positivos que salían con el anterior método. ¿Cómo lo hace? Añadiendo muchas más variables para que el programa busque patrones de comportamiento en cada tarjeta y por tanto le sea más fácil detectar usos inhabituales.

El modelo del MIT creó 236 características a partir de los datos del BBVA. “Hay que pensar en características adicionales para producir información buena para que el machine learning funcione”, explica Carlos Capmany, responsable del proyecto en el BBVA. “Esto se hacía 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 información para entrenar a los sistemas”.

El reto del modelo es extremadamente complicado. Una tarjeta no tiene un comportamiento y de repente varía 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 año y de repente en una, por el motivo que sea, aparece una cosa anómala”, dice Capmany. Si un criminal obtiene por ejemplo 1.500 números de tarjeta con la identidad de sus propietarios puede ir usándolas con delicadeza para evitar ser detectado. Muchos aún lo consiguen: se trata de ir probando. La evolución del fraude supone un reto a largo plazo.

En los últimos seis meses, el BBVA ha replicado el experimento con datos actualizados. El modelo mantiene su tasa de éxito. El banco está a punto de introducir el algoritmo en su sistema. El modelo funcionaría también para otros bancos. “El MIT ha emitido unas guías de código abierto”, dice Capmany.

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ANÁLISIS

La decisión de Airbnb que genera disgusto en Israel

La aplicación de alojamiento anunció que se retira de “territorios en disputa” en Cisjordania.

Mediatelecom Tecnología

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El Tiempo

La plataforma de alojamientos en línea Airbnb anunció que se retirará de las colonias de Israel en el territorio de Cisjordania, una medida que llega en medio de las tensiones que existen en el territorio de Cisjordania (palestino), que ha sido ocupado por el ejército israelí desde hace más de 50 años. La decisión de la aplicación provocó amenazas de sanción por parte de Israel.

Parte de la comunidad internacional considera a las colonias que Israel construye allí como ilegales y dichos asentamientos son vistos como uno de los principales obstáculos para la paz entre las poblaciones.

“Concluimos que deberíamos retirar de nuestras listas los alojamientos en las colonias israelíes en Cisjordania ocupada, que están en el corazón de la disputa entre israelíes y palestinos”, indicó en un comunicado Airbnb.

“Sabemos que habrá gente que no estará de acuerdo con esta decisión y respetamos su punto de vista. Es una cuestión controvertida”, subrayó el texto.

Por su parte, el ministro israelí de Turismo, Yariv Levin, no tardó en denunciar en un comunicado y calificar la decisión de la aplicación como “vergonzosa y desgraciada”.

“Nuestro ministerio ha empezado a preparar medidas inmediatas para limitar la actividad de Airbnb” en Israel, señaló. Además, agregó que Israel espera lanzar un programa para animar el alquiler de corta duración en alojamientos situados en las colonias de Cisjordania.

El consejo de Yesha, la más importante organización de ‘colonos’, también criticó la decisión de Airbnb, “resultado o del antisemitismo o de la rendición ante el terrorismo o de ambos. Airbnb se ha convertido en un portal político”, dijeron.

Previamente, la comunidad palestina amenazó a la aplicación en 2016 con llevar a juicio a la empresa por sus actividades en Cisjordania, acusando a la página de ofrecer el alquiler de viviendas situadas en colonias y presentarlas como si se encontraran en Israel.
En ese momento, Airbnb, con sede en Estados Unidos, reaccionó indicando que iba a “respetar las leyes en vigor allí donde [Airbnb] opera e investigar las preocupaciones relacionadas con algunas referencias” de su listado de viviendas.

Cerca de 400.000 personas viven en las colonias israelíes de Cisjordania en la actualidad y unas 200.000 en Jerusalén Este, la parte palestina ocupada y anexionada por Israel de la Ciudad Santa.

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NEGOCIOS

El bitcóin, por debajo de USD 5.000 por primera vez en más de un año

¿Adiós a la estabilidad? La criptomoneda más conocida perdió 10% de su valor el fin de semana.

Mediatelecom Tecnología

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El Tiempo

El bitcóin, la primera y principal moneda virtual descentralizada, cayó por debajo de los 5.000 dólares, algo que no se había vuelto a ver desde que inició su despegue en octubre de 2017. 

El lunes, el bitcóin valía 4.958,36 dólares, alrededor de un 10 por ciento menos que su cotización de 5.451,72 dólares del viernes. El martes, su descenso se mantuvo, alcanzando los 4.570,36 dólares.En diciembre de 2017 había alcanzado su pico, al llegar a los 19.500 dólares.

La más célebre de las criptomonedas ya había registrado una severa caída el pasado miércoles, cuando pasó bajo la barrera de los 6.000 dólares, en el que ya era su nivel más bajo desde hacía más de un año. La caída de los últimos días representa una pérdida de casi el 75 por ciento de su valor en menos de un año.

Es difícil determinar el motivo de esta brusca caída pero algunos analistas señalaron recientemente un descenso del interés por este activo, cuyos volúmenes de intercambio en octubre bajaron a su menor nivel en un año según la revista especializada Diar.

El bitcóin solo valía unos centavos de dólares cuando fue lanzado en febrero de 2009 por uno o varios informáticos que se ocultan bajo el pseudónimo de Satoshi Nakamoto. En 2017, pasó de unos 1.000 dólares en enero a casi 20.000 hacia finales de año.

 

 

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Apps

La pesadilla de los «influencers»: Instagram eliminará los seguidores falsos

La red social de fotografía propiedad de Facebook anuncia un importante cambio que afectará el negocio de la publicidad online

Mediatelecom Tecnología

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ABC Tecnología-J.M.Sánchez

La compra de seguidores es muy habitual en las redes sociales. Aunque la mayoría lo prohíbe entre sus términos de uso es una práctica más habitual de lo que se cree. Las firmas tecnológicas temen que sus negocios hagan aguas y están, desde hace algún tiempo, haciendo limpieza de seguidores falsos, que han agrandado el contador de los usuarios llamados «influencers».

La métrica de analizar únicamente el número de seguidores empieza a verse de manera negativa entre las compañías, que perciben en le horizonte el estallido de una burbuja del «influencer». ¿Tiene las horas contadas vivir únicamente del«like», del «me gusta» que, supuestamente, mide la influencia y relevancia de una persona en este tipo de plataformas? Es pronto para averiguarlo, pero la decisión de Instagram, una de las aplicaciones con mayor crecimiento, de eliminar los seguidores falsos puede revolver el negocio que se mueve alrededor.

Es una medida que, según se recoge en un comunicado oficial, ya se ha puesto en práctica. Para llevar a cabo este propósito, la compañía propiedad de Facebook ha introducido un sistema de verificación automática basado en modelos de «aprendizaje automático» o «machine learning». Una tecnología que le servirá para comprobar si un usuario de la aplicación cuenta con usuarios automatizados, «bots» o directamente falsos. «Las personas vienen a Instagram para tener experiencias reales, entre las que se incluyen interacciones originales. Es nuestra responsabilidad garantizar que estas experiencias no se vean afectadas por actividades falsas», declaran fuentes de la compañía. La solución no es fácil, pero es un comienzo.

Muchos supuestos «influencers» recurren a servicios de terceros para ganar popularidad rápidamente, aunque en su mayoría el alcance real no es talprovocando más confusión que otra cosa. Es más, estos esquemas basados en métricas que derivan en comportamientos irracionales ha llevado a tejer un escenario en el han aparecido los «nanoinfluencers», usuarios que por el mero hecho de acumular unos pocos miles de seguidores piden regalos y dávidas a las marcas comerciales. «Las cuentas que identifiquemos utilizando estos servicios recibirán un mensaje en la aplicación que les avisará que hemos eliminado los “me gusta”, las seguimientos y los comentarios no hechos de su cuenta a otras personas», añaden las mismas fuentes. Esta iniciativa conllevará, sin embargo, una nueva situación: se identificará qué cuentas utilizan Instagram y, de manera automática, se eliminarán los «me gusta» y comentarios procedentes de estos perfiles.

¿Será una medida positiva? Los expertos se muestran tajantes al respecto. «Siempre es buena decisión luchar contra los seguidores falsos, básicamente porque suponen perjuicio tanto para quienes reciben esos seguidores falsos, lo hagan de manera consciente o no, como para el propio servicio, ya que añaden desconfianza», valora en declaraciones a este diario Esteban Mucientes, responsable de marketing de Microbio Comunicación. «Así las cifras de la propia plataforma son mucho más reales y útiles, mirándolo también desde el punto de vista de agencia que prepara campañas y quiere saber cuál es el alcance máximo que podrá obtener», sostiene.

El temor, ahora, se trasladará posiblemente a los «influencers» o usuarios que han basado su relevancia virtual a costa de engañar a las marcas o agencias especializadas en la realización de campañas de márketing. «Afectará a todos aquellos cuyo trabajo se base en métricas cuantitativas, en el “mira cuántos seguidores tengo”. A los que se basen en aspectos más cualitativos como el “engagement” o métricas de uso, probablemente les afectará en menor medida, ya que las interacciones no deberían bajar tanto… incluso a pesar de que se puedan comprar interacciones con el contenido», sugiere. Y añade: «el mayor problema lo tendrán las agencias o empresas que utilizaban el número de seguidores para tomar decisiones, algo que siempre ha sido un error».

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Posted by Mediatelecom Tecnología on Tuesday, August 21, 2018
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