Una de las entidades que está implementando los sistemas de AIS es Salafin, la financiera del grupo Banque Marocaine du Commerce Extérieur (BMCE), el segundo banco por activos de Marruecos. Dedicada a financiar a créditos al consumo y compra de vehículos a particulares y a pymes, Salafin detectó unos 700 casos reales de fraude en 2017.
Daniel Torrents, responsable del desarrollo del negocio de AIS Group para el Magreb y el resto del continente africano, comenta que “para mitigar estas cifras, se ha construido un modelo que calcula la probabilidad de fraude en las solicitudes de crédito que la entidad aprobaría. Así, antes de la concesión definitiva del préstamo, se evalúa la posibilidad de que acabe siendo un fraude”.
AIS ha optado por aplicar machine learning en este nuevo modelo, explica Torrents, “pues estas técnicas avanzadas de IA tienen un poder predictivo mucho mayor que las técnicas tradicionales, y, por lo tanto, un grado de acierto superior, pudiendo discriminar mejor las operaciones capciosas, las cuentas falseadas y hasta las empresas que no existen.”
Además, segúnel ejecutivo de AIS, la combinación de los modelos de evaluación de créditos y de detección del fraude, aúna a su vez el riesgo de crédito y el riesgo operacional para integrar una visión única de la operación y facilitar el control del riesgo global.
El sistema lleva pocos meses en funcionamiento y las previsiones de AIS Group son mejorar entre un 20 y 30% la detección del fraude en la financiera marroquí.El proyecto de Salafin es el primero que utiliza un modelo machine learning de estas características en Marruecos.
“Estamos convencidos de que los resultados de los modelos que utilizan machine learning permiten impulsar el negocio”, asegura Torrents. Su alta capacidad de discriminación, su poder predictivo y su potencia para trabajar con muchas más variables, les permiten alimentarse y sacar un enorme partido de los Big Data, generando verdadero valor. Gracias a estas capacidades son muy recomendables tanto para las áreas de marketing, focalizadas en captar y fidelizar clientes a través de la venta cruzada, como para las de riesgos, más preocupadas por el control. “Salafin-concluye Torrens- ha decidido aplicar el machine learning no sólo para detectar el fraude, sino a sus scorings de admisión, es decir, los modelos que evalúan las solicitudes de crédito y deciden si se conceden o no en función de su probabilidad de impago. De este modo, Salafin ganará mayor precisión en el proceso de concesión y un retorno mayor de rentabilidad”. Para este proyecto, la entidad marroquí cuenta también con el asesoramiento del equipo de AIS Group.