Lynx Tech, empresa líder en tecnologies basades en intel·ligència artificial (IA) i aprenentatge automàtic (ML), anuncia el llançament de la nova generació dels seus Models Adaptatius Diaris (DAMs), una solució avançada per a la una solució avançada per a la prevenció i detecció de frau. Aquesta actualització representa una fita clau en l'objectiu de la companyia per protegir les institucions financeres i els seus clients davant activitats fraudulentes que són cada vegada més freqüents i sofisticades. Tenint en compte que, segons l'informe Consumer Pulse de TransUnion, el 31% de la població espanyola afirma haver estat víctima d'un intent de frau i que gairebé el 5% de les transaccions digitals van ser sospitoses de frau, és fonamental que els bancs comptin amb una tecnologia capaç de prevenir el frau en temps real. A diferència dels models tradicionals de Machine Learning (ML), els DAMs de Lynx s'entrenen cada dia i permeten ampliar les dades utilitzades, la qual cosa es tradueix en majors estalvis per prevenció de frau i una major fluïdesa operativa per a les entitats financeres.

Aquests nous models suposen una transició clau: passen de detectar únicament transaccions individuals sospitoses a identificar xarxes senceres de frau, analitzant patrons complexos de comportament delictiu amb gran precisió. De cara als pròxims anys, i segons prediccions d'ACI Worldwide, les pèrdues globals per frau superaran els 6.800 milions de dòlars el 2027. Els models de nova generació de Lynx permeten detectar fins a un 35 % més de fraus que els models anteriors, millorant de forma notable la detecció de mules de diners, la qual cosa ha portat a un augment considerable en les taxes d'identificació notificades per les entitats financeres. Els nous models de Lynx s'estan implementant actualment en mercats de tot el món, i s'espera que les institucions financeres d'Amèrica siguin les primeres a beneficiar-se d'aquesta tecnologia, seguides per les d'Europa. Gràcies a la naturalesa no-code d'aquests models, la integració pot realitzar-se en tan sols dues setmanes, la qual cosa permet que la tecnologia assoleixi la seva taxa òptima de detecció de valor en un termini d'entre tres i sis mesos, a mesura que aprèn de noves dades.

Com la IA potencia la competència amb altres models?

A diferència dels models estàtics, que es degraden amb el temps pel fenomen de deriva de dades, la tecnologia de Lynx manté el seu rendiment òptim gràcies als seus DAMs, que s'adapten contínuament a nous patrons de frau sense perdre eficàcia, establint un nou estàndard en la prevenció de frau a llarg termini. En paraules de Carlos Santa Cruz, Director de Tecnologia (CTO) de Lynx: "Aquest avanç és el resultat de dos anys de rigorosa investigació. Hem desenvolupat bases de dades en memòria d'última generació, algoritmes i codi de baix nivell que fan que la nostra solució sigui increïblement ràpida d'integrar, mantenint els costos baixos i eliminant per complet els temps d'inactivitat. En proves internes, la nostra tecnologia ha demostrat ser capaç d'analitzar fins a 40.000 punts de dades en temps real per identificar activitats fraudulentes amb una precisió extraordinària, la qual cosa representa un salt qualitatiu en la detecció".

Els models millorats han demostrat avenços significatius en el seu rendiment com ara una millor comprensió dels comportaments financers a través de tots els comptes vinculats a una entitat financera, la qual cosa comporta una reducció significativa dels falsos positius i un augment en la taxa de detecció de valor. També dona més capacitat d'adaptació gràcies als models DAM, que garanteixen un rendiment sostingut en el temps i una resposta ràpida davant de noves tàctiques de frau.

Dan Mcloughlin, expert en delictes financers i membre de l'equip de Lynx, afegeix: "Els models de nova generació marcaran una gran diferència en la prevenció del frau. Ara podem detectar patrons complexos de frau molt abans que causin dany. Això permetrà als bancs protegir millor els diners dels seus clients, avançar-se als estafadors més sofisticats. Amb l'avanç de regulacions europees com la PSD2 i la futura PSD3, és fonamental que els bancs adoptin tecnologies emergents com la IA per reforçar els seus sistemes de detecció de frau".