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Modelos de Machine Learning Aplicables a Detección de Fraude (Parte 2) Partiendo del post anterior, vamos a desglosar cuáles son los algoritmos más comunes al momento de abordar un problema de detección de fraude. El modelo probabilístico más común es el Anomaly Detection, que lo usamos principalmente cuando no tenemos la cantidad de datos suficientes para construir un modelo predictivo robusto. Partimos de una serie de variables y el modelo va a categorizar de acuerdo a la ...probabilidad de que haya algún evento fraudulento. Por otra parte, al tener una cantidad de datos disponibles, podríamos aplicar un modelado de aprendizaje supervisado, usando los datos para optimizar el algoritmo. En este caso, generalmente se puede usar el algoritmo de Regresión Logística, y en base a todos los datos el algoritmo "aprenderá" a clasificar correctamente entre fraudes y eventos legítimos. Por último, también podemos utilizar técnicas de aprendizaje no supervisado para la detección de fraude, como la segmentación. La aplicación de estos algoritmos y métodos dependerán en gran medida del caso único que trabajemos. En Voolkia tenemos amplia experiencia y podemos ayudar a tu empresa a construir un sistema eficiente de detección de fraude que permita evitar una pérdida de recursos importantes que podrían en cambio ser reinvertidos de vuelta para su crecimiento sostenido. #MachineLearning #DeteccióndeFraude #Seguros #Insurtech

¡Bienestar y Vida Saludable! #invitaciónvoolkia #evento #agendafechada

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Modelos de Machine Learning Aplicables a Detección de Fraude La detección de Fraude es de gran importancia, especialmente en el sector bancario y de seguros, ya que ayuda a las empresas a detectar acciones que podrían potencialmente ocasional una pérdida de dinero significativa en operaciones no legítimas, además de también potencialmente impactar en los demás usuarios legítimos que, al evitar una pérdida de recursos, tiempo y capital humano importante en fraudes, poderles o...frecer un servicio más económico y de calidad. En general podríamos decir que hay 2 maneras principales de detectar fraude a través del Machine Learning: a través de un algoritmo de aprendizaje supervisado, o a través de un algoritmo probabilístico. En los siguientes posts vamos a ahondar en los distintos tipos de algoritmos aplicables a estos casos. La aplicación de estos algoritmos y métodos dependerán en gran medida del caso único que trabajemos. En Voolkia tenemos amplia experiencia y podemos ayudar a tu empresa a construir un sistema eficiente de detección de fraude que permita evitar una pérdida de recursos importantes que podrían en cambio ser reconvertidos de vuelta para su crecimiento sostenido. #fintech #insurtech #machinelearning #detecciondefraude

Inteligencia Natural Aumentada en Empresas de Seguros Como ya hemos expuesto en anteriores posts, la industria de seguros es una de las más propicias para aprovechar el uso de la tecnología, y en esta ocasión explicamos como aplicar tecnología a las decisiones. De las aplicaciones más comunes es la Inteligencia Natural Aumentada. Como último elemento del entorno de data driven decision making creado por Voolkia, la construcción de sistemas expertos es el eslabón que permite ...a los usuarios interactuar con la Knowledge Management integrando modelos e intuición. En Voolkia hemos ayudado a varias empresas a dar este gran paso y prestamos estos y otros servicios que pueden ayudar a crecer a tu empresa para llegar al siguiente nivel. #Tech #Seguros #Insurtech