Principales conclusiones de la mesa redonda con Johan Bryssinck, jefe de programa de AI/ML en Swift, Chalapathy Neti, responsable de la plataforma AI/ML en Swift, y Tobias Hann, director general de Mostly AI, en la cumbre AI for Financial Services Summit de Artefact - 12 de junio de 2024.
Acerca de Johan Bryssinck: En Swift lidera la adopción de Inteligencia Artificial 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.
Sobre Tobias Hann: Está especializado en soluciones sintéticas data y AI. Doctor por la Universidad de Economía y Empresa de Viena y MBA por la Haas School of Business de la Universidad de Berkeley, cuenta con una amplia experiencia en software, data y aprendizaje automático.
Acerca de Chalapathy Neti: En Swift desarrolla plataformas AI a escala empresarial. Cuenta con una amplia experiencia en AI, soluciones en la nube, y ha desempeñado funciones directivas 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 unos 480.000 millones de dólares en todo el mundo. Abordar estos problemas a gran escala requiere innovación colaborativa, principalmente porque la data está dispersa en múltiples silos.
Papel de la síntesis data
Synthetic data surge como un habilitador crucial para esta innovación colaborativa. Swift, una de las principales vías de pago Compañia, facilita un volumen significativo de transacciones del PIB mundial y colabora con numerosas instituciones de todo el mundo. Para hacer frente con eficacia a la delincuencia financiera, Swift colabora con sus socios para utilizar de forma responsable la tecnología sintética data para la innovación.
Enfoque de la delincuencia financiera
Johan profundiza en el persistente problema del fraude y subraya 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 Future of Financial Intelligence Service, ha observado mejoras significativas en la detección y prevención del fraude gracias a las iniciativas de intercambio de data .
Detección de anomalías y AI
La ambición de Swift es construir un modelo avanzado de detección de anomalías para controlar las transacciones en tiempo real. La colaboración con los bancos y el aprovechamiento de AI en los servicios de control de pagos ya han arrojado resultados prometedores, como una reducción del 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 informática confidencial se destaca como una tecnología clave para la colaboración segura data , que permite la protección de 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 de la síntesis data
Toby, de Mostly AI , habla de la importancia de data sintética para permitir una colaboración segura y eficaz data . La data sintética, que es totalmente anónima, ayuda en varios casos de uso, como el desarrollo de software, la investigación y el entrenamiento de modelos AI . También aborda los problemas de privacidad de data y ayuda a crear modelos AI más sólidos e imparciales.
Retos y perspectivas
El debate también aborda el impacto de AI en el empleo y la aparición de nuevas empresas de pago como competidores potenciales. Swift sigue innovando mediante la integración de nuevas tecnologías y la ampliación de sus raíles de pago para adaptarse a la evolución del panorama financiero.
Conclusión
La conversación subraya la importancia de la innovación colaborativa, AI y data sintética para hacer frente a la delincuencia financiera mundial. Los esfuerzos continuos de Swift en la detección de anomalías, la colaboración segura en data y la utilización de data sintética son fundamentales para mejorar la integridad y la eficiencia del ecosistema financiero.