Brighterion, una compañía de Mastercard, y Elavon, un proveedor global de pagos y subsidiaria de U.S. Bank, han anunciado que trabajarán juntos para integrar la plataforma de Inteligencia Artificial Avanzada (AI) de Brighterion en la red de Elavon para minimizar el fraude y administrar los riesgos.
La implementación global de la tecnología de chip ha reducido la actividad de fraude en los pagos con tarjeta, pero el ecosistema de pagos aún está luchando ante la amenaza de los nuevos y emergentes esquemas de fraude para los pagos en línea
“El furor del comercio electrónico ha sido igualado con un crecimiento en fraude digital” comentó Ajay Bhalla, presidente de soluciones cibernéticas y de inteligencia en Mastercard. “La inteligencia artificial ha resultado ser fundamental en gestionar las complejidades y la constante evolución del mundo actual. Nos complace colaborar con Elavon mientras toman un rol de liderazgo en el combate al fraude en la industria de pagos”.
Con la capacidad de analizar casi 100 mil millones de transacciones anuales, Brighterion permitirá a Elavon descubrir e identificar mejor las anomalías en las transacciones, lo que ayuda a mitigar el riesgo y a mantener la integridad de los sistemas globales de la empresa.
“La creciente sofisticación por parte de la gente que comete fraude requiere herramientas innovadoras, flexibles e inteligentes que nos permitan combatir el fraude y estar un paso adelante” dijo Tim Miller, vicepresidente senior de Crédito Global y Riesgo para Elavon.
“Nos entusiasma brindar la fuerza y flexibilidad de la plataforma de Inteligencia Artificial de Brighterion en nuestra lucha contra el fraude”, añadió.
Además de las capacidades de inteligencia artificial de Brighterion, las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial de Mastercard, como AI Express, proporcionan inteligencia en tiempo real a través de fuentes de datos, independientemente de su tipo, complejidad o volumen.
AI Express ayuda a las compañías a desarrollar un modelo de AI personalizado y diseñado para ayudar a abordar las principales prioridades comerciales, como el lavado de dinero, la gestión del riesgo de fraude, la seguridad cibernética, la predicción del riesgo de crédito y la eficiencia operativa.
“Bancos, procesadores y grandes comerciantes están adoptando rápidamente las tecnologías de aprendizaje automático para combatir el fraude”, dijo Julie Conroy, directora de Investigación del Grupo de Fraude y la Práctica AML de Aite. “Nuestra investigación muestra que estas tecnologías proveen un aumento sustancial en la detección de fraudes en comparación con los sistemas basados en reglas heredadas, al tiempo que reduce los falsos positivos que pueden ser tan perjudiciales para la experiencia del cliente».
Las compañías trabajarán con comerciantes en los Estados Unidos, Europa y América Latina para incorporar el monitoreo de fraudes en sus sistemas.
Por Magdalena Martínez