El fraude en los pagos continúa plagando la industria de servicios financieros. Según la Asociación Estadounidense de Banqueros, el fraude contra cuentas de depósito bancario totalizó $25.1 mil millones en 2018[ 1 ]. En 2022, ocho senadores de EE. UU. enviaron cartas a los directores ejecutivos de siete de los bancos más grandes de EE. UU. en relación con el fraude en una empresa de pago en tiempo real. Con pagos en tiempo real creciendo a nivel mundial en un 41% en 2020[ 2 ], existe una necesidad evidente de modernizar la prevención del fraude, ya que los delincuentes intentan explotar el sistema.
Para ayudar a combatir el fraude de pagos, las empresas están invirtiendo en tecnología que aprovecha las arquitecturas de nube híbrida y AI/ML. En una nube híbrida, las cargas de trabajo de cómputo se pueden distribuir entre centros de datos locales, nubes privadas, nubes públicas e incluso ubicaciones perimetrales según los requisitos, como la soberanía de los datos, la latencia, la capacidad, el costo y más. Los avances en AI / ML permiten que las máquinas se entrenen para reconocer patrones en miles de millones o billones de puntos de datos. Estas relaciones luego se incorporan en "modelos" que se integran en los flujos de trabajo de pago en tiempo real.
Un patrón arquitectónico híbrido es que la infraestructura de pagos de alta privacidad permanezca en las instalaciones con la nube pública que se usa para el entrenamiento del modelo. Al usar la nube pública, las empresas pueden paralelizar la capacitación en una gran cantidad de nodos, pagar solo por el tiempo utilizado y tener acceso a la aceleración de hardware, como las GPU. Para proteger la privacidad o mejorar la calidad de los datos, las empresas pueden generar datos sintéticos que se transfieren a la nube y se utilizan para la formación. Luego, los modelos entrenados se importan al entorno de tiempo de ejecución de una empresa, donde se ejecutan en las instalaciones con acceso local a los datos de privacidad.
Para las instituciones financieras globales, los requisitos de soberanía de datos podrían dictar otro patrón arquitectónico que mantenga los datos de pago y fraude en el país de origen. Con el aprendizaje federado, se crea un único modelo de base centralmente y se distribuye a sitios remotos. Luego, estos sitios entrenan el modelo en sus datos privados locales antes de enviar su modelo, sin datos de privacidad, de regreso al sitio central. Luego, los modelos se agregan en un nuevo modelo global que luego se puede enviar a los sitios remotos para rondas de capacitación más iterativas. Una vez que el modelo está completamente capacitado, los modelos se ejecutan localmente sin tener que mover los datos de privacidad fuera de una jurisdicción reguladora.
Si bien las arquitecturas variarán según las necesidades, todas las instituciones financieras estarán de acuerdo en que ejecutar estas cargas de trabajo a escala requiere una plataforma moderna que aproveche la nube híbrida, mejore la eficiencia operativa, reduzca los riesgos operativos y ayude a mejorar la postura de seguridad. Con una plataforma como Red Hat OpenShift, las empresas pueden crear, modernizar e implementar con éxito aplicaciones con una experiencia uniforme tanto en las instalaciones como en la nube. A medida que evolucionan las necesidades comerciales, las cargas de trabajo se pueden cambiar entre servidores locales o aquellos que se ejecutan en Amazon AWS, IBM FS Cloud, Microsoft Azure o Google Cloud. Para obtener más información, visite Red Hat
– Aric Rosenbaum, tecnólogo jefe, Red Hat
Aric Rosenbaum se desempeña como tecnólogo jefe en el equipo de FSI global de Red Hat, donde ayuda a los clientes a cumplir con sus prioridades estratégicas mediante el uso de tecnología de fuente abierta. Antes de unirse a Red Hat, lideró grandes proyectos de transformación digital en la división de gestión de inversiones de Goldman Sachs y fue cofundador y director de tecnología de varias empresas de tecnología financiera en el comercio de acciones y divisas.
[ 1 ] Asociación Americana de Banqueros: Resumen de fraude de cuentas de depósito de 2019
[ 2 ] Investigación mundial de ACI
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- Fuente: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/reducing-payment-fraud-through-modernization/
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