{"id":15990,"date":"2024-07-02T09:25:03","date_gmt":"2024-07-02T16:25:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=15990"},"modified":"2025-06-13T16:36:50","modified_gmt":"2025-06-13T23:36:50","slug":"couchbase-ai-use-cases-customers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/couchbase-ai-use-cases-customers\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en la banca minorista y el sector de los servicios financieros"},"content":{"rendered":"

En los \u00faltimos tiempos, todo lo que rodea a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (AM) ha sido un discurso abrumador. Qu\u00e9 significan estas tecnolog\u00edas para la sociedad en su conjunto y c\u00f3mo se incorporar\u00e1n a la vida cotidiana?<\/span><\/p>\n

Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) son un tipo de IA capaz de imitar la inteligencia humana. Analizan grandes cantidades de datos y aprenden patrones y conexiones entre palabras y frases. Estos LLM son la base algor\u00edtmica de chatbots de IA generativa como <\/span>ChatGPT de OpenAI<\/span><\/a> y <\/span>El bardo de Google<\/span><\/a>. La IA generativa es una forma de aprendizaje autom\u00e1tico capaz de producir texto, v\u00eddeo, im\u00e1genes y otros tipos de contenido. Un usuario introduce un texto en forma de pregunta, y el LLM lo entiende y genera un contenido similar al humano como respuesta.<\/span><\/p>\n

Las posibilidades que ofrece este tipo de tecnolog\u00eda a los usuarios son infinitas: pueden pedir ayuda para escribir, plantear preguntas de investigaci\u00f3n dif\u00edciles, traducir textos, introducir ecuaciones matem\u00e1ticas, generar un plan de entrenamiento personalizado e incluso recibir ayuda para codificar. Las aplicaciones de la IA a nivel empresarial tambi\u00e9n siguen creciendo. Numerosos clientes de Couchbase, en una amplia gama de industrias, est\u00e1n planeando utilizar la IA en sus negocios para crear una mejor experiencia para sus clientes.<\/span><\/p>\n

Inteligencia artificial en el sector de los servicios financieros<\/h2>\n

Un \u00e1mbito en el que la IA ya est\u00e1 desempe\u00f1ando un papel fundamental es el de la lucha contra el fraude en el sector de los servicios financieros. Podr\u00eda decirse que el fraude es uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas financieras debido a las crecientes oportunidades de explotar la infraestructura t\u00e9cnica menos madura de muchas nuevas empresas de tecnolog\u00eda financiera. El fraude financiero, que ya supone un coste para la econom\u00eda mundial de 3,89 billones de libras esterlinas (unos $4,5 billones de d\u00f3lares estadounidenses), no har\u00e1 sino empeorar a menos que las empresas de tecnolog\u00eda financiera apliquen las tecnolog\u00edas adecuadas.<\/span><\/p>\n

Hist\u00f3ricamente, la detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n del fraude puede ser un proceso costoso y laborioso para las nuevas empresas de tecnolog\u00eda financiera en l\u00ednea, ya que a menudo carecen de los amplios departamentos de fraude y centros de atenci\u00f3n telef\u00f3nica de los bancos tradicionales.<\/span><\/p>\n

Wibmo utiliza IA y ML para la detecci\u00f3n din\u00e1mica del fraude<\/h2>\n

Wibmo, filial de PayU, es una empresa global de tecnolog\u00eda de pago completa y l\u00edder del sector en seguridad de pagos y pagos digitales en mercados emergentes. La empresa es el mayor proveedor de servicios de autenticaci\u00f3n de la India y uno de los principales mercados de pagos digitales del mundo. Tambi\u00e9n ofrece soluciones de gesti\u00f3n de fraudes y riesgos, pagos m\u00f3viles, soluciones de prepago y una serie de servicios de adquisici\u00f3n de comerciantes.<\/span><\/p>\n

Wibmo utiliza Couchbase para desarrollar soluciones de vanguardia que utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico y otras tecnolog\u00edas de IA. Una de estas soluciones es Trident FRM, una plataforma de gesti\u00f3n de riesgos y fraudes basada en API omnicanal que supervisa las transacciones en tiempo real. 80% de los bancos de la India utilizan la soluci\u00f3n de gesti\u00f3n de riesgos de fraude y seguridad de pagos de Wibmo, lo que supone un total de 4-5 millones de transacciones de pago en tiempo real al d\u00eda con tiempos de respuesta de 50ms-1 seg. A medida que la empresa avanza en el uso de la IA y el modelado de datos, prev\u00e9 un mayor aumento de la precisi\u00f3n y la flexibilidad. El uso de vectores en lugar de un sistema basado en reglas est\u00e1 ayudando a Wibmo a pasar de la detecci\u00f3n de fraude est\u00e1tica a la din\u00e1mica.<\/span><\/p>\n

FICO y Wells Fargo protegen a sus clientes de transacciones fraudulentas<\/h2>\n

FICO<\/span><\/a> y <\/span>Wells Fargo<\/span><\/a> son clientes de Couchbase que utilizan la IA para ayudar a proteger a los clientes de cargos fraudulentos. FICO <\/span>Gestor de fraudes en Falcon<\/span><\/a> est\u00e1 ampliamente considerada como la plataforma de detecci\u00f3n de fraudes #1 del mundo y califica 65% de las tarjetas de cr\u00e9dito\/d\u00e9bito del mundo.<\/span><\/p>\n

Falcon Fraud Manager supervisa las transacciones de principio a fin para detectar y prevenir el fraude en tarjetas de cr\u00e9dito, tarjetas de d\u00e9bito, tarjetas prepago, tarjetas comerciales, pagos digitales (incluidas aplicaciones P2P en tiempo real como Zelle, Venmo, FedNow, CashApp, etc.), de cuenta a cuenta y transferencias bancarias.<\/span><\/p>\n

El tiempo de inactividad significa fraude y p\u00e9rdida de ingresos para la empresa, as\u00ed que cuando FICO fue elegida para proporcionar comprobaciones de cr\u00e9dito, detecci\u00f3n de fraude y ofertas espec\u00edficas para nuevos clientes de telecomunicaciones tanto en tienda como online, necesitaba una base de datos NoSQL que pudiera ofrecer alta disponibilidad junto con un alto volumen de transacciones. Se eligi\u00f3 Couchbase frente a Cassandra y MongoDB\u2122 por su velocidad, escalabilidad, disponibilidad y persistencia para soportar objetos XML de gran tama\u00f1o.<\/span><\/p>\n

Wells Fargo utiliza Falcon Fraud Manager de FICO, junto con Couchbase, para respaldar su infraestructura de supervisi\u00f3n del fraude. Wells Fargo aplic\u00f3 an\u00e1lisis de aprendizaje autom\u00e1tico a datos internos y de terceros para identificar y adaptarse a sofisticados ataques de fraude en tiempo real. Ahora, 100% de transacciones se procesan en tiempo real para detectar fraudes -un total de m\u00e1s de 50 millones de transacciones al d\u00eda- a menos de 10 ms por operaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Revolut ayuda a sus clientes a ahorrar m\u00e1s de $3M al a\u00f1o<\/h2>\n

Revolut<\/span><\/a> necesitaba un sistema totalmente automatizado que pudiera identificar transacciones fraudulentas, avisar a los clientes y permitir o bloquear pagos sin intervenci\u00f3n humana. Para ello, la empresa desarroll\u00f3 Sherlock -un sistema de prevenci\u00f3n del fraude con tarjetas basado en el aprendizaje autom\u00e1tico- para contrarrestar la creciente amenaza del fraude financiero.<\/span><\/p>\n

Sherlock supervisa de forma continua y aut\u00f3noma, en menos de 50 ms, las transacciones de m\u00e1s de 12 millones de clientes. Si considera que una transacci\u00f3n es sospechosa, bloquea la compra, congela la tarjeta del cliente y env\u00eda una notificaci\u00f3n push al cliente para que confirme si la transacci\u00f3n ha sido fraudulenta o no. Si el cliente responde que era leg\u00edtima, se desbloquea la tarjeta y puede repetir la compra. Sin embargo, si el cliente no reconoce la transacci\u00f3n, la tarjeta se cancela y puede solicitar una tarjeta de sustituci\u00f3n gratuita.<\/span><\/p>\n

Sherlock est\u00e1 construida sobre la base de datos NoSQL de Couchbase, donde se almacenan los perfiles de usuarios y comerciantes, listos para ser recuperados en el momento de evaluar si una transacci\u00f3n es fraudulenta o no. Dado que los datos sobre usuarios y comerciantes cambian r\u00e1pidamente, Revolut necesitaba una base de datos que tuviera la velocidad y agilidad necesarias para reaccionar con rapidez, con la escalabilidad necesaria para gestionar millones de documentos.<\/span><\/p>\n

Los resultados de tal innovaci\u00f3n han sido incre\u00edbles: gracias al rendimiento de Sherlock, se ahorran m\u00e1s de $3 millones al a\u00f1o del dinero de los clientes mediante la prevenci\u00f3n de transacciones fraudulentas, con s\u00f3lo 1 c\u00e9ntimo de cada $100 perdido debido al fraude, frente a una media del sector de unos 7-8 c\u00e9ntimos. Sherlock detecta y evita m\u00e1s del 96+% de las transacciones fraudulentas y sigue perfeccionando a\u00fan m\u00e1s sus algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

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Esto es s\u00f3lo el principio para este tipo de casos de uso. Los clientes de Couchbase siguen a la vanguardia de la innovaci\u00f3n, incorporando la IA a sus negocios para crear una mejor experiencia para sus clientes. <\/span><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n