Cómo Mastercard está utilizando la IA para mejorar su seguridad
La versión más reciente del sistema de detección de fraudes de Mastercard, impulsado por IA, utiliza tecnología capaz de analizar cerca de 160.000 millones de transacciones al año.
Por Gonzalo Andrés Castillo
Redactor especialista en finanzas y mercado de capitales
Mastercard, una de las compañías de pagos digitales y transacciones más grandes del mundo, está utilizando inteligencia artificial (IA) para prevenir casos de fraude y mejorar la seguridad de sus clientes.
Durante la última década, el gigante del crédito integró algoritmos de aprendizaje automático para supervisar transacciones en tiempo real y detectar comportamientos inusuales, como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión o retiros grandes y repentinos.
La versión más reciente del sistema de detección de fraudes de Mastercard, impulsado por IA, utiliza tecnología capaz de analizar cerca de 160.000 millones de transacciones al año. De acuerdo con un comunicado de prensa de la compañía publicado en mayo de 2024, esta solución contribuyó significativamente a reducir los casos de fraude y los falsos positivos.
"La IA permite la detección de transacciones sospechosas en tiempo real al identificar patrones y anomalías que los analistas humanos no pueden detectar a gran escala", explicó Daryl Lim, del Centro de Inteligencia Artificial Socialmente Responsable.
Esto es particularmente relevante para una empresa como Mastercard, que cuenta con enormes volúmenes de datos útiles para entrenar sistemas de IA en la identificación de señales de alerta, detalló Seckin Yilgoren, vicepresidente senior de soluciones de seguridad de Mastercard para los mercados de América del Norte.
En el caso de Mastercard, emplea su sistema de puntuación de riesgo llamado Inteligencia de Decisiones para evaluar cada transacción en función de datos como el nombre, la dirección y el historial de compras del titular.
La tecnología analiza cientos de millones de datos para estimar la probabilidad de que una transacción sea legítima. Entonces, las transacciones que superan un umbral específico se aprueban como válidas, mientras que las que quedan por debajo se marcan como posibles fraudes.
Todo este proceso ocurre en 50 milisegundos o menos, lo que permite detectar y bloquear operaciones sospechosas casi en tiempo real, mencionó Yilgoren.
