“Es un tipo de modelo realmente complicado en el que desea rechazar todas las transacciones fraudulentas posibles, pero al mismo tiempo, dejar pasar las transacciones legítimas sin ninguna fricción”, dice. “En un día promedio, vemos más de mil millones de transacciones, y dado que los datos son lo que alimenta la IA, definitivamente fuimos uno de los primeros en adoptar”. Sin embargo, los beneficios de la adopción de IA superan la detección mejorada de fraudes. Como tal, la aplicación de IA en Mastercard se ha convertido en una prioridad, dijo Chauhan.
“El uso de la IA tiene que ver con la preparación de Mastercard para el futuro”, dice Chauhan. “Si se trata de la nueva electricidad, queremos que la electricidad fluya a través de todas las divisiones dentro de Mastercard, y que cada unidad comercial se beneficie de ella, en lugar de solo los lugares donde se incuba naturalmente”.
Mastercard no está sola. Los servicios financieros y la banca ven a la IA como una oportunidad para automatizar masivamente a escala, mantenerse al día con las crecientes expectativas de los clientes, mantenerse competitivos en un mercado en evolución y prepararse para las interrupciones. A medida que los casos de uso de IA van más allá de la detección de fraudes y la búsqueda de datos no estructurados (datos que no están organizados o en el formato correcto para una aplicación), las empresas pondrán cada vez más la funcionalidad impulsada por IA en manos de trabajadores no técnicos y operaciones comerciales, lo que permitirá innovación suceda en toda la organización.
Con capacitación, actualización y una mayor exposición a los datos, los usuarios comerciales pueden desempeñar un papel central en la creación de flujos de trabajo analíticos, manejar de manera más eficiente las solicitudes reglamentarias y garantizar la calidad de los datos.
Ya sea que los sistemas se llamen IA, modelos de aprendizaje automático (ML) o análisis de datos automatizados, los datos están asumiendo un papel más importante dentro de las empresas, dice John McCambridge, director de soluciones globales para servicios financieros y seguros en la firma de inteligencia artificial y aprendizaje automático Dataiku. . “La gente está utilizando análisis avanzados para resolver varios problemas dentro de sus negocios y generar mucho retorno de la inversión”, dice. “Es absolutamente una fuente potencial de valor y puede resolver problemas muy específicos”.
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