La inteligencia artificial híbrida (IAH) es un tipo de inteligencia artificial que combina diferentes algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con conocimiento y lógica humana. A diferencia de otras formas de IA que solo utilizan un enfoque basado en datos o un enfoque basado en reglas, la IAH combina ambos para brindar un rendimiento superior en la toma de decisiones y la resolución de problemas.
La IAH puede ser utilizada en una variedad de aplicaciones, como el análisis de datos, el aprendizaje automático, la automatización de procesos, la inteligencia empresarial, la robótica y la inteligencia de seguridad.
Las herramientas de IA combinan procesos de autoaprendizaje basados en datos con procesos basados en el conocimiento y perfiles de clientes dinámicos, lo que se traduce en tasas de acierto significativamente más altas en la evaluación de riesgos. Los mejores resultados se alcanzan cuando se utiliza una combinación de diferentes algoritmos de IA, que aprovechan el aprendizaje automático y la lógica difusa.
IAH y su lucha contra el lavado de dinero
En particular, en la lucha contra el lavado de dinero, las soluciones basadas en IAH ofrecen mayores beneficios en la vigilancia de listas y la evaluación de riesgos, ya que combinan procesos de autoaprendizaje y conocimiento para evaluar riesgos con mayor precisión.
Un problema común en la lucha contra el lavado de dinero es el gran volumen de «falsos positivos» que deben ser analizados. Un falso positivo se refiere a una alerta generada por un sistema de detección de lavado de dinero que señala una actividad sospechosa, pero que en realidad no es ilegal. Esto puede generar un trabajo adicional significativo para las instituciones financieras y altos costos asociados.
La inteligencia artificial híbrida (IAH) puede ayudar a reducir el número de falsos positivos al combinar procesos de autoaprendizaje de la forma como lo hace. Al utilizar una combinación de diferentes algoritmos de IA, se puede aprovechar el aprendizaje automático y la lógica difusa para mejorar la precisión en la evaluación de riesgos. Esto permite a las instituciones financieras centrar su atención en las alertas realmente sospechosas y reducir el tiempo y los costos asociados al procesamiento de falsos positivos.
Además, la IAH también puede utilizar técnicas de aprendizaje automático para mejorar continuamente su rendimiento, adaptándose a nuevos patrones de fraude y aumentando su capacidad para detectar actividades sospechosas. Esto ayuda a las instituciones financieras a mantenerse al día con las tácticas utilizadas por los delincuentes y a mejorar su capacidad para prevenir el lavado de dinero.
Programas que usan IAH
La nota que hemos recibido sobre este tema es de RiskShield, una solución de inteligencia artificial híbrida (IAH) desarrollada por la empresa INFORM, que ayuda a las instituciones financieras a detectar patrones sospechosos de lavado de dinero y otras actividades financieras ilícitas. La solución combina aprendizaje automático, lógica difusa y análisis de datos para ayudar a las instituciones financieras a evaluar riesgos y detectar actividad sospechosa en tiempo real.
RiskShield utiliza técnicas de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones sospechosos de lavado de dinero. También utiliza lógica difusa para ayudar a las instituciones financieras a evaluar riesgos y tomar decisiones de forma más precisa. Además, RiskShield proporciona una visión completa de la actividad financiera del cliente, lo que ayuda a las instituciones financieras a detectar actividad sospechosa y prevenir el lavado de dinero.
Otras soluciones semejantes serían symphonysensa, FICO, NICE Actimize, IBM Watson Financial Crimes Insights o Fiserv AML.