Modernización y Migración de Flujos de Trabajo de Detección de Fraude con Aprendizaje Automático a Amazon SageMaker

Radial, el principal proveedor de servicios de cumplimiento 3PL, está transformando su metodología en la detección de fraudes mediante la modernización de sus aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Con más de tres décadas en la industria, Radial ofrece soluciones integradas de pago, detección de fraudes y estrategias omnicanal para grandes marcas, abordando los retos recurrentes del comercio electrónico.

Los modelos de aprendizaje automático han demostrado ser más efectivos que los métodos tradicionales de detección de fraudes. Estos modelos analizan extensos volúmenes de datos transaccionales, aprenden de patrones históricos y detectan anomalías en tiempo real. A medida que se enfrentan a nuevas tendencias, mejoran en precisión y reducen los falsos positivos.

Sin embargo, la infraestructura física de estos modelos presenta desafíos significativos en cuanto a escalabilidad y mantenimiento. Durante las épocas de volumen alto de compras, las limitaciones del hardware pueden causar retrasos en el procesamiento y comprometer la capacidad de respuesta a amenazas emergentes.

Radial ha decidido modernizar sus flujos de trabajo migrando sus sistemas a Amazon SageMaker, lo que le ha permitido optimizar sus costos y rendimiento. A través del programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS, la empresa ha mejorado su eficiencia y escalabilidad alineando sus objetivos empresariales con su visión ejecutiva.

La modernización incluye un taller interactivo de tres días que guía a los participantes desde la identificación de objetivos comerciales hasta el procesamiento de datos, desarrollo de modelos y su despliegue en producción.

Con su traslado a la nube, Radial ha trabajado estrechamente con expertos de AWS para rediseñar la gestión del ciclo de vida de sus modelos de ML. Este enfoque contempla una arquitectura MLOps que es escalable y segura, automatizando la provisión y despliegue de modelos, lo que les permite una reacción más ágil ante las tendencias de fraude.

Los nuevos flujos de trabajo en SageMaker han facilitado la integración de modelos y su despliegue se ha realizado en menos tiempo y con mayor coherencia, reduciendo los riesgos y permitiendo un monitoreo continuo de su rendimiento.

Radial enfatiza en la seguridad y privacidad de los datos, cumpliendo con estándares como CPPA y PCI. Utiliza AWS Direct Connect y Amazon VPC para asegurar que los datos sensibles estén siempre protegidos.

La nueva arquitectura no solo ha optimizado el rendimiento de su sistema de detección de fraudes, sino que ha logrado reducir el tiempo de implementación de modelos en un 75%, demostrando el éxito de su migración a la nube y su compromiso con la innovación.