Cómo Feedzai IQ está redefiniendo la inteligencia contra el fraude

Imagina entrar a una pastelería y pedir un pastel. En lugar de un delicioso postre, te entregan una caja llena de harina, azúcar, huevos, mantequilla y betún. Tiene los ingredientes necesarios para hacer un pastel, pero no es un pastel. Muchos bancos se enfrentan a una experiencia similar en la prevención del fraude. Tienen toneladas de datos brutos, pero a menudo luchan por transformarlos en algo realmente tangible: Ahí es donde entra en juego Feedzai IQ, nuestra solución de IA para la prevención del fraude. Feedzai IQ marca un antes y un después porque cambia el enfoque: Ya no se trata de compartir datos, sino de compartir información estratégica sobre el fraude.

Piénsalo como la diferencia entre darle a alguien una bolsa con ingredientes para hornear y entregarle un postre espectacular. Los bancos no están intercambiando datos brutos y confidenciales, sino inteligencia accionable basada en una red masiva de transacciones.

Puntos clave

• Los defraudadores comparten libremente inteligencia sobre fraudes; sin embargo, los bancos se enfrentan a obstáculos relacionados con la privacidad de los datos y el cumplimiento regulatorio. Aunque los enfoques de consorcios de datos son prometedores, su ejecución suele quedarse corta.
• Feedzai IQ ofrece información estratégica a partir de una red global que abarca más de 100 clientes, el análisis de 9 billones de dólares en pagos y 120,000 millones de transacciones anuales.
• Feedzai IQ utiliza el aprendizaje federado (Federated Learning), en lugar de compartir datos confidenciales, para proporcionar información accionable a las instituciones financieras.
• Está estructurado sobre dos componentes clave: Feedzai IQ Score y Feedzai IQ Signals.
• Feedzai IQ Score es una puntuación de riesgo basada en aprendizaje federado que evalúa los riesgos de fraude y delitos financieros.
• Feedzai IQ Signals para Adquirentes proporciona índices de riesgo de fraude para detalles de transacciones (Incluidos el BIN de la tarjeta, el dominio del correo electrónico y el código postal) para aprobar transacciones válidas y, al mismo tiempo, prevenir el fraude.

Problemas comunes de intercambio de datos para los bancos

Los defraudadores mejoran constantemente su nivel al compartir información, tácticas e incluso tecnología. No están sujetos a las mismas reglas y regulaciones que las instituciones financieras, lo que les da una ventaja crítica.

Para nivelar el campo de juego, muchos bancos han recurrido al intercambio de datos o a enfoques de consorcio. Aunque la idea es buena en teoría, la ejecución suele quedarse corta. De hecho, el informe de Tendencias de IA en la prevención del fraude y del delito financiero 2025 de Feedzai reveló que solo el 34 % de los profesionales financieros globales utilizan datos de consorcios para entrenar modelos de IA. Esto se debe a varios factores:

• Calidad y relevancia de los datos: No tiene sentido pagar por algo que no puedes usar, un punto crítico común para los consorcios de datos. No todos los datos compartidos por los miembros del consorcio se crean o valoran de la misma manera, lo que genera ruido innecesario y falsos positivos.
• Oportunidad: Imagina recibir los huevos que necesitas para tu pastel una semana tarde. No solo no podrás usarlos, sino que también arruinará tus planes de horneado. Lo mismo ocurre con los datos. El fraude se mueve rápido, y los retrasos en el intercambio o procesamiento de datos pueden reducir su valor como herramienta de combate.
• Privacidad y seguridad: Aunque lo ideal sería acceder a los datos necesarios en cualquier momento, esto plantea cuestiones regulatorias críticas. Compartir datos confidenciales entre diferentes organizaciones genera vulnerabilidades significativas de privacidad, seguridad y responsabilidad legal.
• Resistencia a compartir: Si compartes algo importante, esperas recibir algo de igual valor a cambio. Sin embargo, no existe tal garantía en un consorcio de datos. La falta de voluntad de los bancos para intercambiar datos de fraude con sus competidores debido a desventajas competitivas o contribuciones desiguales puede debilitar la viabilidad del consorcio.

¿Qué hace que Feedzai IQ se destaque en la detección e inteligencia contra el fraude?

Feedzai IQ está cambiando las reglas del juego. No nos limitamos a compartir datos; nos enfocamos en compartir inteligencia contra el fraude a través del aprendizaje federado. Piénsalo de esta manera: En lugar de recibir un camión lleno de datos brutos y tener que descifrar qué significa todo eso, los bancos obtienen información accionable lista para usarse de inmediato para detectar y prevenir fraudes.

A continuación, se detalla cómo Feedzai IQ se diferencia de los modelos tradicionales de intercambio de datos:

• Información impulsada por IA: Feedzai IQ utiliza algoritmos avanzados de IA para analizar datos y extraer inteligencia de riesgo. Las instituciones financieras obtienen información más inteligente y rápida sobre los patrones de fraude.
• Inteligencia de red masiva: Feedzai IQ extrae información de una red global masiva de más de 100 clientes, el análisis de más de 9 billones de dólares en pagos y 120,000 millones de eventos anuales. Es una escala de inteligencia que las instituciones individuales simplemente no pueden igualar.
• Resultados accionables: Al aprovechar la información de Feedzai IQ, las instituciones financieras pueden mejorar la detección de fraudes, minimizar los falsos positivos y aumentar las tasas de aceptación de pagos.

Esta escala masiva ofrece información algorítmica avanzada, lo que impulsa la detección de fraudes, reduce los falsos positivos y mejora la aceptación de pagos. Además, los reguladores globales respaldan este modelo, incentivando a los bancos y organizaciones a compartir información crítica para prevenir el fraude.

¿Cómo mejoran la seguridad de las transacciones IQ Score e IQ Signals?

Feedzai IQ se basa en dos componentes clave: IQ Score e IQ Signals.

• IQ Score: Ofrece una puntuación de riesgo basada en aprendizaje federado que utiliza inteligencia en tiempo real de toda la red para evaluar el riesgo de fraude y delitos financieros. Los bancos pueden comprender rápidamente los riesgos asociados con una transacción.
• IQ Signals para Adquirentes: Proporciona índices de riesgo de fraude para elementos específicos de la transacción (Como el BIN de la tarjeta, el dominio del correo electrónico y el código postal) para ayudar a los adquirentes a encontrar el equilibrio perfecto entre la prevención del fraude y la necesidad de aprobar transacciones legítimas.

¿Por qué el aprendizaje federado cambia las reglas del juego para la privacidad de los datos?

El aprendizaje federado revoluciona el modelo tradicional de intercambio de datos. En lugar de que las instituciones financieras envíen datos brutos confidenciales a una ubicación central, Feedzai IQ lleva la IA hacia los datos. Esto significa que los datos brutos no se mueven, sino que permanecen seguros dentro de los sistemas de cada banco.

Los algoritmos de IA analizan los metadatos (Los “datos sobre los datos”) para extraer información crucial. Este enfoque reduce significativamente los riesgos de filtración de datos y mejora la privacidad, ya que no se transfieren ni se centralizan datos brutos. Es una forma más inteligente y segura de colaborar en la prevención del fraude.

En resumen, así es como Feedzai IQ impulsa la inteligencia contra el fraude al tiempo que protege los datos confidenciales:

• Uso del aprendizaje federado: Feedzai IQ utiliza el aprendizaje federado, eliminando la necesidad de compartir datos brutos o históricos. En su lugar, lo que se comparte son los metadatos de la instancia de cada cliente, basados en la información de las tendencias y patrones de fraude observados.
• Menor tiempo para obtener valor: Las instituciones financieras ven resultados rápidos con una puntuación de riesgo de IA y señales de riesgo consolidadas basadas en resultados de fraude confirmados. Se puede acceder rápidamente tanto a IQ Score como a IQ Signals sin necesidad de cambiar los flujos de trabajo existentes.
• Un enfoque de prevención del fraude que prioriza la privacidad: Feedzai IQ se centra en proteger la privacidad, eliminando los riesgos comunes, las preocupaciones de seguridad y los dilemas de cumplimiento regulatorio. Tanto la detección de fraudes como la aceptación de pagos pueden mejorar sin compartir información confidencial.

¿Qué resultados del mundo real han visto las instituciones con Feedzai IQ?

Feedzai IQ ya está mostrando resultados prometedores en la mejora de la detección de fraudes y la reducción de falsos positivos. Entre los casos de éxito se destacan:

• Un proveedor de pagos con sede en la UE logró cuadruplicar la detección de fraudes y obtuvo una reducción del 50% en las alertas de falsos positivos utilizando Feedzai IQ Score.
• Los adquirentes de la comunidad Feedzai han visto una mejora del 27% en las tasas de aceptación de pagos y redujeron las alertas en 270,000 con Aggregated IQ Signals.

Al igual que un repostero experimentado que entiende los matices de cada ingrediente y el delicado equilibrio necesario para una creación perfecta, Feedzai IQ procesa meticulosamente grandes cantidades de datos brutos y dispares. Estos datos brutos, que pueden incluir detalles de transacciones, patrones de comportamiento de los clientes, información del dispositivo y actividad de la red, sirven como insumo fundamental. Sin embargo, por sí solos, estos datos suelen estar fragmentados y carecen de un significado inmediato a la hora de identificar y prevenir esquemas de fraude sofisticados.

Los bancos obtienen una visión detallada y en tiempo real del riesgo, así como la capacidad de tomar decisiones más rápidas con datos accionables. Es la diferencia entre mezclar múltiples ingredientes para intentar hacer un pastel y tomar directamente la mejor rebanada para ti.

Recursos

• Blog: Cómo la IA ayuda a luchar contra el delito financiero
• Seminario web: El siguiente nivel de defensa: inteligencia de riesgo agregado
• Resumen de la solución: Puntaje de Feedzai IQ
• Solución: Feedzai IQ