You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
Uno de los grandes retos del sector bancario se basa en mejorar la detección de fraudes y democratizar el uso de datos en toda la organización mientras se mantienen los estándares de seguridad y gobernanza de datos. La detección de anomalías, y más específicamente la detección de fraudes, consiste en encontrar patrones de interés (valores atípicos, excepciones, peculiaridades, etc.) que se desvíen del comportamiento esperado, y son estos sistemas los que permiten a las instituciones financieras y de seguros garantizar la seguridad de sus sistemas.
Pero poner en marcha un sistema de detección de fraudes no es simplemente configurarlo y olvidarlo: debe ser evaluado y actualizado constantemente. Con estándares y sistemas en constante cambio y bajo la restricción de recursos limitados, ¿cómo pueden las organizaciones garantizar que los datos y los sistemas de inteligencia artificial, como un sistema de detección de fraude, sigan siendo relevantes?
La solución pasa por capacitar a todos los empleados para que se guíen por los datos mientras se mantiene un alto nivel de seguridad y gobernanza. Con Dataiku DSS se puede democratizar el acceso y el uso de datos en toda la empresa. En poco tiempo puedes tener listo un prototipo de detección de fraude de valor sin comprometer los estándares de gobierno de datos. Las funciones de producción de Dataiku permiten una transición sin problemas al entorno de producción lo que permite que tus proyectos de predicción de fraude muestren resultados poco después del inicio. Si combinamos esto con la capacidad de Dataiku para permitir la creación rápida de prototipos, se pueden probar rápidamente nuevos casos de uso en un entorno de espacio aislado, lo que da a los equipos flexibilidad para evaluar nuevos casos de uso en solo unas pocas semanas para probar el enfoque y el efecto global.
El hecho de obtener de manera tan rápida respuestas y de comprobar desde el primer momento el valor que aportan estas soluciones permite impulsar la cultura empresarial reforzando la importancia de los datos, no solo para personas técnicas o científicos de datos si no para todos los profesionales que necesitan tomar decisiones a diario en las organizaciones. Referencias: Todos los derechos reservados a Dataiku
Mantente al día en las últimas noticias y eventos
Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.
Blog post
Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.
Blog post
¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.
Blog post
¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.
Opinión de experto
Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.
Blog post
Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing
Blog post
¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.
Opinión de experto
Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.
Opinión de experto
Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.
Blog post
El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.
Blog post
Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.