Salafin, la financiera del grupo Banque Marocaine du Commerce Extérieur (BMCE), el segundo banco por activos de Marruecos es una de las compañías marroquís que ha apostado por implantar los sistemas antifraude de AIS. En 2017, la marroquí detectó 700 casos de fraude
"Estas técnicas avanzadas de IA tienen un poder predictivo mucho mayor que las técnicas tradicionales y, por lo tanto, un grado de acierto superior"
“Para mitigar estas cifras, se ha construido un modelo que calcula la probabilidad de fraude en las solicitudes de crédito que la entidad aprobaría”, explica Daniel Torrents, responsable del continente africano. “Así, antes de la concesión definitiva del préstamo, se evalúa la posibilidad de que acabe siendo un fraude”, destaca Torrents.
En este sentido, según explica Torrents, AIS ha optado por aplicar machine learning en este nuevo modelo “pues estas técnicas avanzadas de IA tienen un poder predictivo mucho mayor que las técnicas tradicionales y, por lo tanto, un grado de acierto superior, pudiendo discriminar mejor las operaciones capciosas, las cuentas falseadas y hasta las empresas que no existen”.
Reducir el fraude hasta un 30%
Según el ejecutivo de AIS, la combinación de los modelos de evaluación de créditos y de detección del fraude, aúna a su vez el riesgo de crédito y el riesgo operacional para integrar una visión única de la operación y facilitar el control del riesgo global. Pese a que lleva pocos meses en funcionamiento, AIS confía en que se mejore entre un 20 y un 30% la detección del fraude en la financiera marroquí.
AIS confía en que se mejore entre un 20 y un 30% la detección del fraude en la financiera marroquí
“Estamos convencidos de que los resultados de los modelos que utilizan machine learning permiten impulsar el negocio. Su alta capacidad de discriminación su poder predictivo y su potencia para trabajar con muchas más variables, les permiten alimentarse y sacar un enorme partido de los Big Data, generando verdadero valor”, ha destacado Torrents. “Gracias a estas capacidades son muy recomendables tanto para las áreas de marketing, focalizadas en captar y fidelizar clientes a través de la venta cruzada, como para las de riesgos, más preocupadas por el control”, ha asegurado el ejecutivo de la compañía española.
“Salafin -concluye Torrents- ha decidido aplicar el machine learning no sólo para detectar el fraude, sino a sus scorings de admisión, es decir, los modelos que evalúan las solicitudes de crédito y deciden si se conceden o no en función de su probabilidad de impago. De este modo, Salafin ganará mayor precisión en el proceso de concesión y un retorno mayor de rentabilidad”, explica el responsable del continente africano de AIS.
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