Mastercard adopta IA generativa para mejorar la CX
Con esta tecnología, la empresa protege a tarjetahabientes y ayuda a los bancos a puntuar y aprobar con seguridad 125 mil millones de transacciones al año.
Consciente de cómo los estafadores explotan cada vez más la tecnología para afectar a los bancos y a sus clientes, Mastercard ha adoptado técnicas de inteligencia artificial (IA) generativa para mejorar las protecciones que mantienen seguros a los consumidores y a toda la red de pagos. Se trata de Decision Intelligence (DI), solución para la toma de decisiones en tiempo real que les ayuda a las instituciones bancarias a puntuar y aprobar con seguridad 125 mil millones de transacciones al año.
Esta tecnología de IA generativa escaneará un billón de puntos de datos para predecir si una transacción puede ser auténtica o no, ampliando la capacidad actual de Mastercard para analizar, en tiempo real, información sobre cuentas, compras y comercios.
Ajay Bhalla, presidente de Cibernética e Inteligencia de Mastercard, aseguró que con la IA generativa “estamos transformando la velocidad y la precisión de nuestras soluciones antifraude, desviando los esfuerzos de los delincuentes y protegiendo a los bancos y a sus clientes. Potenciar nuestro algoritmo mejorará nuestra capacidad para anticipar el próximo posible evento fraudulento, infundiendo confianza en cada interacción”.
De acuerdo con la empresa, Decision Intelligence Pro funciona evaluando las relaciones entre las múltiples entidades que rodean una transacción para determinar su riesgo. “En menos de 50 milisegundos, esta tecnología mejora la puntuación de DI global, afinando los datos proporcionados a los bancos. Los modelos iniciales muestran que IA aumenta las tasas de detección de fraudes un promedio de 20 % y hasta un 300 % en algunos casos”, precisó.
Según Ajay Bhalla, el progreso de DI mejorará aún más la capacidad de los bancos para proteger a los tarjetahabientes de operaciones fraudulentas y mitigar lo que se conoce como falsos positivos: transacciones legítimas que se marcan incorrectamente como estafas.
El directivo destacó que la exactitud de la solución, lograda al escanear posibles puntos de venta en tiempo real, ha demostrado en los análisis no solo aumentar la precisión, sino también reducir el número de falsos positivos en más del 85 %.
