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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.

NEGOCIOS

Tim Cook pide a Congreso de EEUU legislar la privacidad en línea

Valeria Romero

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El problema de la privacidad en línea, así como la acumulación y venta de datos irresponsablemente, ha generado un foco rojo, el cual ha hecho que el CEO de Apple, Tim Cook, solicité al Congreso de Estados Unidos que introduzca una nueva legislación para ayudar a los usuarios a controlar el uso de sus datos.

En su artículo para la revista Time, Cook afirmó que “este problema es solucionable, no es demasiado grande, demasiado desafiante o demasiado tarde”.

El CEO de Apple repitió los cuatro principios que pronunció el año pasado frente a un organismo global de reguladores, los cuales considera deben estar en dicha legislación:

  • Datos personales minimizados: las empresas deben evitar la recopilación de datos y eliminar la información del cliente.
  • Derecho al conocimiento: conocer la información que fue recopilada y por qué.
  • Accesibilidad: las empresas deben facilitar la eliminación, corrección y el acceso a los datos personales del cliente.
  • Seguridad: garantizar la seguridad al usuario sobre el uso de sus datos.

Cook también pidió a la Comisión Federal de Comercio la creación de un “Centro de Intercambio de Información”, donde compañías que recopilan y venden información registren las actividades y movimientos que realicen con dichos datos.

Aunque Cook no es el único que aboga por este tipo de regulación, es cierto que aún no existe un estándar federal que proteja a los usuarios de estas malas prácticas.

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INTERNET

El volumen de transmisión de música por streaming sigue en aumento

Carolina Valdovinos

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Según Nielsen, la industria de la música experimentó un crecimiento general significativo en 2018, con un consumo total de audio equivalente a 23 por ciento en comparación con 2017, impulsado por un aumento de 49 por ciento en las transmisiones de canciones on-demand en comparación con el año pasado.

El volumen de transmisión de música siguió aumentando, con el número total de transmisiones de canciones on-demand que alcanzaron los 611 mil millones en 2018, un aumento considerable de 49 por ciento en comparación con el mismo período en 2017.

El volumen de transmisión de música on-demand en general, incluido el video, superó los 900 mil millones de transmisiones, un aumento de 43 por ciento respecto al mismo período del año pasado.

A pesar de las fuertes caídas en las compras digitales, el consumo de audio digital aumentó 34 por ciento.

Después de un 2017 relativamente tranquilo en las listas de éxitos, las artistas femeninas hicieron un gran revuelo en 2018 gracias a los éxitos No. 1 y los sencillos / álbumes muy populares de Cardi B, Camila Cabello y Ariana Grande.

Las mujeres han gobernado el Billboard Hot 100 como artistas principales o destacados durante 18 semanas en 2018, en comparación con ocho semanas en 2017.

Cardi B se convirtió en la primera rapera en obtener dos solos No. 1 en el Billboard Hot 100 con “I Like It”, que fue seguido rápidamente por un tercer No. 1 de su colaboración con Maroon 5 para “Girls Like You” (731 millones de transmisiones on-demand).

Su álbum debut Invasion of Privacy también estableció el récord de las transmisiones de audio más solicitadas (202.6 millones) en una semana de debut para un álbum de una mujer.

Las bandas sonoras que acompañan a las películas publicaron algunas de las presentaciones más importantes del formato en los últimos años.

Incluso Queen vio un efecto de halo debido al éxito de su película biográfica Bohemian Rhapsody, ganadora del Globo de Oro, que le valió a la banda un retorno histórico tanto al Billboard 200 como al Billboard Hot 100.

No solo la banda sonora se convirtió en el primer álbum Top 10 de la banda en 39 años, su single homónimo, “Bohemian Rhapsody”, se convirtió en una de las dos canciones que volvieron a ingresar al Billboard Hot 100 por tercera vez en tres décadas diferentes, en el número 33, con ventas de 24 mil descargas y 13.3 millones de transmisiones de EE. UU.

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NEGOCIOS

Accionistas de Amazon piden se deje de comercializar su software de reconocimiento facial

Jorge Bravo

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Los accionistas de Amazon enviaron una carta abierta en la cual resaltaron los riesgos del software de reconocimiento facial y pidieron a la compañía que deje de ofrecer su propia herramienta de reconocimiento facial a las agencias gubernamentales hasta que se pueda realizar una evaluación con evidencia independiente, asegurando que no se violen los derechos civiles.

Rekognition ha sido pilotada por la policía en Florida y Oregón.

Se informó que Amazon también está comercializando el software a ICE, a pesar de las preocupaciones, lo cual podría facilitar la vigilancia de los inmigrantes y el perfil racial.

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Apple sucumbe a presión china y elimina ¡más de 25 mil apps de App Store!

#1MTech La información más relevante del día en menos de un minuto:Facebook es presionado por el gobierno de EUA para romper cifrado de Messenger.Apple sucumbe a presión china y elimina ¡más de 25 mil apps de App Store!#Apple #Messenger #Netflix #Youtube #extremista

Posted by Mediatelecom Tecnología on Tuesday, August 21, 2018
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