La plataforma de inteligencia artificial de Fujitsu Finplex impulsa la nueva solución Galileo XAI de LARUS para la industria de servicios financieros

El proveedor italiano de soluciones LARUS Business Automation S.r.l. y Fujitsu Limited planean aprovechar los componentes del servicio EnsemBiz de la plataforma de puntuación de inteligencia artificial Finplex de Fujitsu, para el nuevo servicio Graph XAI ( 1 ). LARUS, Galileo XAI, como una sólida oferta para la industria de servicios financieros. Finplex EnsemBiz ofrece una funcionalidad ideal para aplicaciones financieras con capacidades adicionales basadas en la tecnología de aprendizaje automático “Deep Tensor”, existente de Fujitsu Research, con las que analizar datos de estructura de gráficos. LARUS comenzará a ofrecer su nueva solución Galileo XAI a partir de agosto, mientras que la compañía japonesa ofrecerá servicios de integración relacionados a los clientes al mercado japonés.

La combinación de la plataforma basada en gráficos de LARUS con Finplex EnsemBiz de Fujitsu, hace posible lograr un análisis altamente preciso de los datos de estructura de gráficos, una tarea que no es factible con las tecnologías convencionales. La multinacional nipona y LARUS han desarrollado esta tecnología para mitigar los riesgos y costes potenciales que enfrentan las instituciones financieras, entregando una solución que puede detectar automáticamente transacciones ilegales complejas y sofisticadas, incluido el autofinanciamiento ( 2 ) a través de análisis avanzados y aprendizaje automático.

“La industria de servicios financieros está interesada en incorporar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial a una gama de aplicaciones para obtener una ventaja competitiva y ayudar a las empresas en la digitalización de los pagos”, dijo Stefano Gatti, Head of Data and Analytics at Nexi Payments S.p.A. (3), The European PayTech leader. “Esta oferta conjunta de Fujitsu y LARUS aborda un objetivo central de la industria para combatir el fraude y mejorar las capacidades de cumplimiento con enfoques basados ​​en gráficos y ciencia de datos conectados”.

“Para aliviar las preocupaciones de la gente sobre la inteligencia artificial y promover el objetivo de Fujitsu de hacer que la IA sea fiable, hemos agregado la tecnología gráfica explicable ‘Deep Tensor’ a ‘Finplex EnsemBiz’, que ofrece a los usuarios la capacidad de comprender y verificar con razonamiento los resultados de unos procesos de toma de decisiones del sistema”, dijo Masaru Yagi, Senior Vice President of Financial & Retail Solution Business Group at Fujitsu Limited. “La transparencia y tranquilidad que brinda la tecnología de inteligencia artificial explicable de Fujitsu permitirá a los clientes, especialmente a los de la industria de servicios financieros, adoptar con confianza las innovaciones que brindan una ventaja en los negocios. Fujitsu y LARUS esperan poder ofrecer soluciones gráficas de IA a otras industrias verticales “.

“Desde nuestra colaboración inicial con Fujitsu Research hasta la comercialización de la solución Galileo XAI como parte del servicio Fujitsu Finplex EnsemBiz, estamos encantados de habernos embarcado en este viaje con Fujitsu, una empresa conocida por su innovación y excelencia tecnológica”, dijo Lorenzo Speranzoni, CEO de LARUS. “Esperamos nuestra asociación continua y la expansión de nuestra oferta a los clientes en los mercados japoneses y globales”.

Acelerando la transformación digital en los servicios financieros con IA

Desde enero de 2020, LARUS y Fujitsu han colaborado en una serie de ensayos de prueba de concepto en servicios financieros, incluidos los POC destinados a prevenir el uso ilegal de tarjetas de crédito ( 4 ) y reclamaciones ilegales de seguros de automóviles ( 5 ) , obteniendo resultados verificados del aumento de las tasas de detección y la disminución de las tasas de detección falsa.

LARUS, un socio principal de Neo4j, Inc. ( 6 ) con sede en Italia y más de 15 años de experiencia en proyectos críticos para el negocio, ayuda a empresas de todo el mundo a diseñar sistemas basados ​​en datos a gran escala fundamentados ​​en la ciencia de datos conectados. Con un enfoque basado en gráficos para la inteligencia artificial y al potenciar la tecnología de IA, LARUS ayuda a las organizaciones a mejorar la eficiencia de sus operaciones comerciales al extraer información procesable de los datos conectados.

Finplex EnsemBiz de Fujitsu es un servicio principalmente para instituciones financieras que agiliza los procesos de selección de préstamos y detecta reclamaciones fraudulentas, mostrando la base de las predicciones de IA. Fujitsu ha agregado funciones utilizando su tecnología de inteligencia artificial patentada “Deep Tensor”, que obtiene nuevos conocimientos de los datos de estructura de gráficos que representan conexiones entre personas y bienes.

A diferencia de los datos relacionales tradicionales, los datos de estructura de gráficos aparecen de forma diversa y compleja en la red. La tecnología “Deep Tensor” de Fujitsu puede analizar y utilizar las relaciones entre los datos de forma automática y más eficiente, lo que hace posible detectar transacciones ilegales.

Descripción de las características especiales del nuevo servicio

Galileo XAI es una plataforma basada en gráficos para la inteligencia artificial explicable con potentes herramientas de visualización y análisis de datos. Toma los resultados proporcionados por Finplex EnsemBiz y los muestra en un formato fácil de usar para un consumo rápido, satisfaciendo así un requisito fundamental para la adopción de sistemas de inteligencia artificial.

Planes futuros

LARUS ofrecerá la plataforma Galileo XAI impulsada por Finplex EnsemBiz de Fujitsu a clientes actuales y futuros. Además, planea lanzar nuevas ofertas de Galileo a otros verticales de la industria, como gobierno, educación, fabricación y farmacéutica.

Fujitsu continuará ofreciendo servicios de integración relacionados, para aumentar la tasa de detección y reducir los falsos positivos de transacciones fraudulentas en instituciones financieras japonesas que utilizan el nuevo servicio Galileo XAI. Además, trabajará para mejorar las plantillas comerciales de Finplex EnsemBiz, como préstamos alternativos ( 7 ) y ampliará las áreas de aplicación a nuevos casos de uso para realizar análisis de datos avanzados en varios campos globales.

[1] Graph XAI: En contraste con la “caja negra” habitual en el aprendizaje automático, Graph Explainable AI permite a los humanos comprender las razones detrás de las recomendaciones del aprendizaje automático, lo que en última instancia aumenta la confianza y la adopción de servicios basados ​​en él.
[2] autofinanciamiento: Un tipo de transacción fraudulenta, incluso si las transacciones individuales parecen normales, cuando la relación de las diferentes transacciones se analizan juntas, pueden aparecer patrones circulares o en forma de bucle.
[3] Nexi Payments SpA: Nexi es la empresa PayTech líder en Italia, el punto de referencia para los pagos digitales en el país. La compañía, que cotiza en la MTA de la Bolsa Italiana, opera en una sólida asociación con ~ 150 bancos asociados.
[4] Prueba de concepto por uso indebido de tarjetas de crédito: Se utilizaron datos de compañías de tarjetas de crédito en Italia para demostrar la detección de fraude en transacciones circulares. Las tasas de detección de fraude se han mejorado del 72% al 89% y los falsos positivos se han reducido en un 63% en comparación con los métodos tradicionales que utilizan bases de reglas definidas manualmente.
( https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/11/24.html )
[5] Prueba de concepto para reclamaciones de seguros de automóvil inadecuadas: Se utilizaron datos de una compañía de seguros de automóviles italiana para demostrar la detección de reclamaciones de seguros fraudulentas. Utilizando un enfoque basado en reglas definido manualmente, los investigadores mejoraron las tasas de detección del 18% al 81% y redujeron los falsos positivos del 82% al 19%.
( https://www.larus-ba.it/2021/03/08/larus-announces-successful-implementation-of-explainable-graph-ai-technology-for-detection-of-insurance-fraud/ )
[6] Neo4j, Inc .: El desarrollador del sistema de base de datos de gráficos de código abierto más popular.
[7] Préstamos alternativos: Los préstamos alternativos son una forma de otorgar préstamos utilizando los datos, como los datos de negociación y los datos de liquidación, que se han utilizado en préstamos convencionales. Su objetivo es facilitar préstamos a personas que no pueden acceder o no pueden obtener condiciones favorables de préstamos convencionales por instituciones financieras.

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