Principales conclusiones de la mesa redonda con Johan Bryssinck, jefe de programa de IA/ML en Swift, Chalapathy Neti, jefe de la plataforma de IA/ML en Swift, y Tobias Hann, director general de Mostly AI, en la Cumbre de IA para servicios financieros de Artefact - 12 de junio de 2024.
Sobre Johan Bryssinck: En Swift lidera la adopción de artificial intelligence para mejorar productos y servicios. Con más de 20 años de experiencia, se centra en la estrategia corporativa, la innovación y la tecnología, impulsando alianzas para resolver los retos del sector utilizando la IA.
Acerca de Tobias Hann: Está especializado en soluciones sintéticas data e impulsadas por IA. Es doctor por la Universidad de Economía y Empresa de Viena y tiene un máster en Administración de Empresas por la Haas School of Business de la UC Berkeley, y cuenta con una amplia experiencia en software, data y aprendizaje automático.
Sobre Chalapathy Neti: En Swift desarrolla plataformas de IA a escala empresarial. Cuenta con una amplia experiencia en IA, soluciones cloud y ha desempeñado altos cargos en IBM, como vicepresidente de IBM Watson Education y director de transformación sanitaria.
Introducción
El debate se centra en los importantes retos a los que se enfrenta el sector de los servicios financieros, especialmente en lo que respecta a la delincuencia financiera, el fraude y la lucha contra el blanqueo de dinero. Se calcula que estos problemas cuestan alrededor de $480.000 millones en todo el mundo. Abordar estos problemas a escala requiere innovación colaborativa, principalmente porque data está disperso en múltiples silos.
Papel del data sintético
El sintético data emerge como un habilitador crucial para esta innovación colaborativa. Swift, una empresa dominante en el sector de los carriles de pago, facilita un volumen significativo de transacciones del PIB mundial y colabora con numerosas instituciones de todo el mundo. Para hacer frente a la delincuencia financiera de forma eficaz, Swift colabora con sus socios para utilizar el data sintético para innovar de forma responsable.
Enfoque de la delincuencia financiera
Johan profundiza en el persistente problema del fraude, haciendo hincapié en la necesidad de colaboración para combatirlo. A pesar de los avances tecnológicos, el fraude sigue aumentando, en parte debido a la fragmentación de los métodos de pago y a la existencia de silos data. Swift, en colaboración con el Servicio de Inteligencia Financiera del Futuro, ha observado mejoras significativas en la detección y prevención del fraude gracias a las iniciativas de intercambio de data.
Detección de anomalías e IA
La ambición de Swift es construir un modelo avanzado de detección de anomalías para el control de las transacciones en tiempo real. La colaboración con los bancos y el aprovechamiento de la IA en los servicios de control de pagos ya han mostrado resultados prometedores, como una reducción de 40% en las tasas de falsos positivos. El siguiente paso consiste en integrar la detección de anomalías en los servicios de prevalidación de pagos para mejorar la seguridad de las transacciones antes de su inicio.
Informática confidencial
La computación confidencial se destaca como una tecnología clave para la colaboración data segura, que permite la protección data durante todas las etapas del procesamiento. Swift pretende ampliar esta tecnología a escala mundial, trabajando con hiperescaladores para llegar a su amplia base de clientes.
Importancia del data sintético
Toby, de Mostly AI, habla de la importancia de la data sintética para permitir una colaboración data segura y eficaz. La data sintética, que es totalmente anónima, ayuda en diversos casos de uso como el desarrollo de software, la investigación y el entrenamiento de modelos de IA. También aborda los problemas de privacidad data y ayuda a crear modelos de IA más sólidos e imparciales.
Retos y orientaciones futuras
El debate también aborda el impacto de la IA en el empleo y la aparición de nuevas empresas de pagos como competidores potenciales. Swift sigue innovando mediante la integración de nuevas tecnologías y la ampliación de sus carriles de pago para adaptarse a los cambiantes panoramas financieros.
Conclusión
La conversación subraya la importancia de la innovación colaborativa, la IA y la data sintética para hacer frente a la delincuencia financiera mundial. Los continuos esfuerzos de Swift en la detección de anomalías, la colaboración data segura y la utilización de data sintética son fundamentales para mejorar la integridad y la eficiencia del ecosistema financiero.
