Cómo desenmascarar engaños: aproveche el poder de MongoDB Atlas y Amazon SageMaker Canvas para la detección de fraudes

Las organizaciones de servicios financieros enfrentan riesgos cada vez más riesgos a causa de los delincuentes cibernéticos. Los trucos de alto perfil y las transacciones fraudulentas socavan la confianza en la industria. A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen las técnicas empleadas por estos perpetradores, lo que causa que la batalla contra el fraude sea un desafío perpetuo.

Los sistemas existentes de detección de fraudes a menudo ofrecen una limitación crítica: confiar en datos obsoletos. Con un panorama que evoluciona a un ritmo vertiginoso, basarse únicamente en la información histórica es como conducir mirando por el retrovisor. Los delincuentes cibernéticos adaptan continuamente sus tácticas, obligando así a las instituciones financieras a mantenerse un paso adelante. Con frecuencia, las tácticas más actualizadas a pueden verse en los datos. Ahí es donde entra en juego el poder de los datos operativos.

Al aprovechar los datos en tiempo real, los modelos de detección de fraude se pueden entrenar con las pistas más precisas y relevantes disponibles. MongoDB Atlas, una plataforma de datos para desarrolladores altamente escalable y flexible, junto con Amazon SageMaker Canvas, una herramienta avanzada de aprendizaje automático, presenta una oportunidad innovadora para revolucionar la detección de fraudes. Al aprovechar los datos operativos, esta sinergia es la clave para identificar y combatir de manera proactiva las actividades fraudulentas, lo que permite a las instituciones financieras salvaguardar sus sistemas y proteger a sus clientes en un panorama digital cada vez más desleal.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas, la plataforma de datos para desarrolladores consiste en un conjunto integrado de servicios de datos centrado en una base de datos en la nube que fue diseñada para acelerar y simplificar la forma en que los desarrolladores hacen su trabajo con los datos. La arquitectura orientada a documentos de MongoDB Atlas cambia las reglas del juego para las organizaciones de servicios financieros. Su capacidad para manejar cantidades masivas de datos en un esquema flexible permite a las instituciones financieras capturar, almacenar y procesar sin ningún tipo de esfuerzo datos transaccionales de gran volumen y en tiempo real. Esto significa que cada transacción, cada interacción y cada dato operativo se puede integrar perfectamente en el proceso de detección de fraudes, lo que garantiza que los modelos se entrenen continuamente con la información más actualizada y relevante disponible. Con MongoDB Atlas, las instituciones financieras obtienen una ventaja inigualable en su lucha contra el fraude, al liberar todo el potencial de los datos operativos para crear un sistema de defensa sólido y proactivo.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas revoluciona la forma en que los analistas empresariales aprovechan las soluciones de IA/AA al ofrecer una potente plataforma sin código. Tradicionalmente, la implementación de modelos de IA/AA requería conocimientos técnicos especializados, lo que la hacía inaccesible para muchos analistas de negocio. Sin embargo, SageMaker Canvas elimina esta barrera ya que proporciona una interfaz visual con solo apuntar y hacer clic para generar predicciones precisas de AA para clasificación, regresión, pronóstico, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión artificial (CV). SageMaker Canvas permite a los analistas de negocios obtener información valiosa, tomar decisiones basadas en datos y aprovechar el poder de la IA sin verse obstaculizados por complejidades técnicas. Impulsa la colaboración entre los analistas de negocios y los científicos de datos al compartir, revisar y actualizar modelos de AA en todas las herramientas. Pone el reino de la IA/AA al alcance de la mano, lo que permite a los analistas explorar nuevas fronteras e impulsar la innovación dentro de sus organizaciones.

Arquitectura de referencia

La arquitectura de referencia anterior incluye una solución de extremo a extremo para detectar distintos tipos de fraude en el sector bancario, como la detección de fraudes con tarjetas, la detección de robos de identidad, la detección de apropiaciones de cuentas, la detección de blanqueo de capitales, la detección de fraudes a consumidores, la detección de fraudes con información privilegiada y la detección de fraudes en la banca móvil, por citar algunos ejemplos.

El diagrama de arquitectura que se muestra aquí ilustra la capacitación modelo y la inferencia casi en tiempo real. Los datos operativos almacenados en MongoDB Atlas se escriben en el bucket de S3 de Amazon mediante la función Activadores en Atlas Application Services. Por lo tanto, los datos se utilizan para crear y entrenar el modelo en Amazon SageMaker Canvas. SageMaker Canvas almacena los metadatos del modelo en el bucket de S3 y expone el punto de enlace del modelo para su inferencia.