Tecnologías de detección de Monitor Plus®
Tasa de falsos positivos
Más de 75% de protección
Monitor Plus es la plataforma de decisión que incorpora la mejor tecnología propietaria de criterio experto y Machine Learning y tecnología abierta de Machine Learning a través de ONNX soportando a los mejores algoritmos de la industria y respetados por los científicos de datos.
Los modelos de prevención de crimen financiero son basados en tecnología de caja blanca totalmente abierta al usuario experto lo que permite la transparencia, crecimiento, flexibilidad y evolución continúa requerida por los analistas, expertos y entes reguladores diseñados para adaptarse de manera inmediata a las amenazas emergentes de un mundo digital y global.
“…nuestra tecnología fue diseñada desde su fundación con la idea de ser resiliente en el tiempo, reduciendo al mínimo la dependencia, para tener el mayor nivel de autonomía posible adecuada al mundo financiero que hoy vivimos. No creímos al inicio que esta simple pero poderosa idea sería uno de los mayores valores ante nuestros clientes…”
Tecnologías
Nativas
Redes neurales profundas
- Brazilian Back Propagation.
- Hasta cinco capas.
- Tipos de información como nodos de entrada:
- Información de la transacción.
- Información de DDS.
- Modelo experto.
- Reentrenamiento automático y continuo.
- Fáciles de parametrizar y entrenar.
Ingeniería de Variables como Input para las
Tecnologías de Machine Learning
Contar con información histórica, que contenga la mayor riqueza y detalle posibles y con un alto poder descriptivo de tal forma que ayude a los algoritmos a reconocer el fraude es fundamental para entrenar los algoritmos de machine learning. El resultado de estas tecnologías está directamente relacionado con la información de entrada que les es proporcionada.
Fuentes de información de Monitor Plus® distintivas en el mercado de soluciones de prevención del crimen financiero:
Modelo experto
Un modelo de experto con más de 20 años de experiencia y madurez que contiene todo el aprendizaje obtenido durante el apoyo a más de 400 instituciones financieras en los 5 continentes. Este modelo de experto brinda a las tecnologías de Machine Learning información precisa sobre las características de la transacción que se está analizando.
Dimensional data storage
Cubos de información que describen y perfilan perfectamente a la tarjeta de crédito/débito, al tarjetahabiente, al dispositivo, al comercio, ATM, etc. Estas son más de 3.500 variables que se actualizan de forma automática con cada transacción que realiza la tarjeta, el tarjetahabiente, el dispositivo, el ATM, etc., actúan en forma conjunta con el modelo de experto y forman el segundo input distintivo para las tecnologías de Machine Learning.
Flujo de información y su enriquecimiento para dotar a las tecnologías de Machine Learning del mayor poder predictivo en su entrenamiento y puesta en producción:
Dos Ecosistemas de Machine Learning
para mejores resultados
Ecosistema Nativo
Ecosistema abierto ONNX RunTime
Redes neurales profundas
Segmentación K-Prototype
Naive Bayes
Monitor Plus® combina Machine Learning con un sistema experto de clase mundial para proveer tasas de 3:1 en falsos positivos y niveles de detección superiores al 75%. La plataforma provee un ambiente sandbox para poner a prueba los modelos antes de su puesta en producción y utiliza Real Time con varios modelos de Machine Learning trabajando como ensamble para obtener los mejores resultados a nivel omnicanal.
Sencillo Esquema de Trabajo
para su Puesta en Producción
Incorporación de
ONNX RunTime
ONNX es el protocolo de intercambio de modelos de Deep Learning más potente del mercado. Este fue creado por Facebook y Microsoft en 2017 y cuenta con el patrocinio de todas las grandes empresas tecnológicas. Esta tecnología ha sido adoptada por el mercado debido a su alta velocidad de clasificación (permite clasificaciones en 3 milisegundos por transacción) y el vasto ecosistema de algoritmos que pueden ponerse en producción.
