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Radiografía de la herramienta de Visa basada en IA para combatir fraude de tokens
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El nuevo mecanismo implementa un modelo basado en el aprendizaje automático para ayudar a predecir posibilidades del delito
La multinacional Visa lanzó este martes una nueva herramienta basada en inteligencia artificial (IA) con las que buscan combatir el fraude de tokens.
Visa Provisioning Intelligence, VPI, como se llama la herramienta implementa un modelo basado en el aprendizaje automático para ayudar a predecir posibilidades del delito financiero.
"VPI utiliza aprendizaje automático para calificar la probabilidad de fraude en las solicitudes de aprovisionamiento de tokens, ayudando así a las instituciones financieras a prevenir el fraude de manera específica y permitir transacciones más seguras y fluidas para los tarjetahabientes", explicó la compañía en un comunicado.
La empresa aseguró que las pérdidas por fraude respecto al aprovisionamiento de tokens alcanzaron un monto estimado de US$450 millones a nivel mundial solo en 2022.
“Si bien la tokenización es una de las formas más seguras de realizar transacciones, estamos viendo que los estafadores están usando la ingeniería social y otras estafas para aprovisionar tokens de forma ilegítima”, dijo James Mirfin, vicepresidente sénior y líder global de Soluciones de Riesgo e Identidad en Visa, en una comunicación difundida por la empresa.
Esta herramienta le brinda a las entidades financieras una mejor predicción al fraude "al permitir a los emisores detectar fraude en el aprovisionamiento y denegar solicitudes de aprovisionamiento de tokens antes de que ocurra el fraude".
También ofrece la "separación precisa de la actividad fraudulenta con respecto a la actividad no fraudulenta, lo cual reduce la cantidad de denegaciones".
Asimismo, brinda la posibilidad de "mayor cantidad de solicitudes de aprovisionamiento legítimas, mayores volúmenes de pagos y mayor confianza en la red de pagos con tarjeta".
La compañía señaló que el crecimiento estuvo impulsado por el dinamismo de las emisiones de deuda sostenible en América Latina y por una mayor integración de criterios ASG
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