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Intel lanza el Intel Saffron AML Advisor, una herramienta que utiliza inteligencia artificial para detectar delitos económicos

Bank of New Zealand se une al programa de primeros usuarios de Intel Saffron (Intel Saffron Early Adopter) para acelerar la adopción de tecnologías de inteligencia artificial innovadoras en banca

ASPECTOS DESTACADOS

  • Intel Saffron Anti-Money Laundering (AML) Advisor utiliza tecnología de inteligencia artificial explicable para mejorar la toma de decisiones tanto para investigadores como para analistas. La inteligencia artificial de memoria asociativa encuentra y explica patrones multidimensionales para que investigadores y analistas exploren nuevas tendencias en datos de bancos o aseguradoras.
  • Con un enfoque basado en aprendizaje no supervisado, AML Advisor unifica datos estructurados y no estructurados de sistemas empresariales, correo electrónico, Internet y otras fuentes de datos, para ofrecer conocimientos junto a una explicación sobre la identificación de las conexiones.
  • Asimismo, AML Advisor proporciona la transparencia requerida para cumplir con los estándares reguladores cada vez más estrictos.
  • El programa Intel Saffron Early Adopter colabora con cinco organizaciones seleccionadas para utilizar los últimos avances en inteligencia artificial de memoria asociativa, para perfilar el futuro de los servicios financieros.

Intel ha lanzado el Intel® Saffron™ Anti-Money Laundering (AML) Advisor, una herramienta creada para detectar delitos económicos usando para ello una solución de inteligencia artificial que funciona de forma transparente y que emplea memoria asociativa.  El lanzamiento de hoy representa el comienzo de la primera solución de inteligencia artificial basada en memoria asociativa diseñada de forma específica pensando en las necesidades de las instituciones de servicios financieros y que ha sido optimizada para funcionar con procesadores escalables Intel® Xeon®.

La inteligencia artificial de memoria asociativa de Intel Saffron simula la capacidad natural del ser humano para aprender, recordar y razonar en tiempo real y reproduce la memoria asociativa del cerebro humano para descubrir parecidos y anomalías ocultas en fuentes de datos heterogéneos y dinámicos, permitiendo al mismo tiempo el acceso a un conjunto de datos infinitamente mayor que el de sus homólogos humanos. AML Advisor hace aflorar estos patrones de una forma transparente, abriendo el camino para una “inteligencia artificial de caja blanca” en aplicaciones empresariales.  Estas soluciones han sido diseñadas para mejorar la toma de decisiones en tareas muy complejas, y los primeros resultados indican que pueden detectar las personas que blanquean dinero con una velocidad y una eficiencia sin precedentes.

Los delitos económicos están alcanzando las mayores cifras registradas hasta la fecha. Según Naciones Unidas, la cantidad de dinero blanqueado en todo el mundo en un año alcanza entre un 2% y un 5% del PIB mundial, o entre $800.000 millones y $2 billones1. Asimismo, solo en 2016, aproximadamente 15,4 millones de consumidores fueron víctimas de robos de identidad o fraudes, con unas pérdidas de $16.000 millones2.

“El objetivo de Intel Saffron es minimizar el tiempo y el esfuerzo necesarios para tomar unas decisiones seguras”, ha afirmado Gayle Sheppard, vicepresidenta y directora general de Saffron AI Group en Intel. “Aceleramos la ruta para las decisiones, descubriendo y explicando patrones en los datos con la máxima velocidad, precisión y exactitud.  La cantidad de datos que recopilan bancos y aseguradoras está creciendo a una escala impresionante, duplicándose cada dos años. Aunque la cantidad de los datos se está incrementando, también lo hacen los tipos y las fuentes de datos, lo que significa que, en la actualidad, una gran cantidad de información no se utiliza para obtener conocimientos porque, simplemente, no se encuentra accesible con las herramientas tradicionales a gran escala. Los investigadores y los analistas van a depender de soluciones transparentes de inteligencia artificial para satisfacer las demandas cada vez mayores para lograr consistencia y eficiencia desde un punto de vista empresarial, regulatorio y de cumplimiento”.

Los bancos y las organizaciones financieras tienen a menudo 50 o más aplicaciones que precisan el uso de los mismos datos financieros personales. Los bancos desean contar con una forma más eficiente para gestionar sus datos, poniendo fin al traslado y replicación de datos, unas tareas caras y que hacen que aumenten los riesgos.  También desean tener visibilidad para el conocimiento unificado en múltiples fuentes de datos para mejorar el servicio a los clientes. Intel Saffron AML Advisor usa inteligencia artificial de memoria asociativa para descubrir nuevos conocimientos con el objetivo de impulsar el crecimiento de las empresas, satisfacer los requisitos regulatorios y de cumplimiento y hacer frente a los delitos económicos, gracias al uso de una serie de prestaciones, entre las que se incluyen:

  • Índice de conocimiento: Unificación de datos estructurados y no estructurados vinculados a una visualización completa para cada entidad individual, para dar sentido a los patrones encontrados en los límites en donde se almacenan los datos. Esto genera unos conocimientos difíciles de obtener con la proliferación de soluciones puntuales de proveedores y bases de datos.
  • Aprendizaje permanente: Al contrario de lo que ocurre con métodos tradicionales de aprendizaje automático, Intel Saffron AML Advisor no precisa modelos de dominios específicos ni entrenamiento y perfeccionamiento, algo que mejora el tiempo para obtener conocimientos. El sector de los servicios financieros debe hacer frente a los retos relacionados con lo que puede ocurrir en el futuro. En este entorno dinámico, los conocimientos accionables obtenidos en horas o días (en vez de semanas o meses) resultan esenciales.
  • Aumento del trabajo: Intel Saffron AML Advisor reduce las cargas cognitivas humanas con procesos de automatización de ideas que funcionan con y para los investigadores, para permitirles centrarse en actividades de mayor valor.
  • Validación del cumplimiento: Los bancos recopilan los datos necesarios para cumplir con las diversas regulaciones, pero, a menudo, deben pagar multas por no cumplimiento por valor de miles de millones, debido a errores humanos o fechas límites no respetadas. Intel Saffron AML Advisor explica los principios detrás de las recomendaciones para ayudar a los bancos a satisfacer las necesidades para el cumplimento, además de evitar las multas y reducir las innumerables horas reelaborando informes.

Intel también presentó el programa Intel Saffron Early Adopter Program (EAP), una iniciativa creada para las instituciones que desean liderar en innovación en servicios financieros, aprovechando para ello los últimos avances en inteligencia artificial de memoria asociativa. Este programa permite a sus miembros disfrutar de las ventajas de los pioneros respecto a la competencia, además de definir el futuro de la inteligencia artificial de memoria asociativa en los servicios financieros.  Para ampliar sus relaciones existentes con Intel, Bank of New Zealand* (BNZ) se ha unido al Intel Saffron EAP.

“Estamos entusiasmados de colaborar con Intel Saffron en una tecnología verdaderamente innovadora que nos va a permitir entender a nuestros clientes mucho mejor de lo que hemos logrado hasta la fecha, ayudándoles a tomar unas decisiones más inteligentes”, ha afirmado David Bullock, director de Productos y Tecnología en BNZ. “Estado al frente de la inteligencia artificial, podemos asegura nuestro acceso a las últimas y más innovadoras tecnologías para mejorar nuestros negocios”

Las soluciones de Intel Saffron permiten a BNZ obtener el máximo provecho de su plataforma existente de Big Data para obtener unos conocimientos cada vez más sofisticados necesarios para ofrecer unos servicios al cliente innovadores.

Para más información sobre Intel Saffron AML Advisor y el programa Intel Saffron Early Adopter, visita la página de servicios financieros de Intel Saffron.


1United Nations Office on Drugs and Crime, https://www.unodc.org/unodc/en/money-laundering/globalization.html

2Javelin Strategy & Research, 2017 Identity Fraud Study, https://www.javelinstrategy.com/press-release/identity-fraud-hits-record-high-154-million-us-victims-2016-16-percent-according-new

Intel, Saffron, Xeon y el logo de Intel son marcas comerciales de en Estados Unidos y en otros países.

 

 

 

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