Qué es el machine learning y por qué se utiliza para prevenir fraudes

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Aunque su existencia se remonta a la década del 50, en los últimos años se ha visto el mayor auge y aplicación del machine learning. Esta área de la inteligencia artificial se enfoca en el “aprendizaje de máquinas”, donde nuevas capacidades de procesamiento -en computadores de última generación- permiten realizar cálculos en tiempos razonables y tomar sus propias decisiones.


El uso más frecuente de machine learning está asociado a la prevención de fraudes a través de internet; por ejemplo, en el año 2017 “Stripe”, la multinacional tecnológica a cargo de procesar pagos de cientos de millones de clientes, evitó fraudes por aproximadamente $US 4 mil millones, gracias al uso de este tipo de inteligencia artificial.

Nicolás Silva, director de Tecnología de Asimov Consultores, entrega una guía para entender, en cinco preguntas, cómo funciona esta tecnología.

1. ¿Qué es machine learning y para qué sirve?

Machine learning es conocido como aprendizaje automático y básicamente ocurre cuando programamos para que computadores o máquinas tomen decisiones a partir de miles de ejemplos con los que las entrenamos.

Esto es bien diferente a la programación habitual, donde nosotros ordenamos a la máquina exactamente qué hacer en cada caso o evento que ocurra. En cambio, en el aprendizaje automático, nosotros le enseñamos a la máquina a aprender basándose en múltiples ejemplos.

2. ¿Qué tiene que ver con la seguridad de mi negocio?

El machine learning tiene múltiples aplicaciones en diversas áreas. Una de ellas es la seguridad. Por ejemplo, la detección de fraudes en transacciones monetarias. Esta técnica permite que la máquina vaya aprendiendo a detectar ciertos patrones comunes en un fraude.

3. ¿Cómo se implementa?

La máquina se entrena alimentándose de miles o millones de ejemplos que le dicen cómo debería comportarse. A esto se le llama la fase de entrenamiento. Luego de este entrenamiento inicial, la máquina detecta ciertos patrones o reglas para luego ser capaz de tomar decisiones por sí sola.

4. ¿Qué gana una empresa con su implementación?

Se pueden automatizar tareas que, antiguamente, se creía que solamente podían realizar humanos. Por ejemplo, conducción de automóviles, diagnóstico de imágenes médicas, predicción del valor de las acciones, etcétera.

5. ¿En qué notamos los cambios inmediatos tras la implementación?

Un aumento importante en la realización de muchas de estas tareas. Tareas que, antiguamente, requerían mucho análisis humano se pueden hoy automatizar y hacer en una fracción de segundo. Esto aumenta considerablemente la eficiencia de la empresa en la realización de sus labores, entregando así un mejor servicio al cliente.

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