Ante el progreso de los sistemas tecnológicos involucrados dentro del ecosistema económico, se torna indispensable comprender lo estratégico de los datos, pues bien, en las diversas administraciones tributarias, societarias, entre otras, hemos de justipreciar el alcance del Big Data para efectivizar los extremos de control y debida diligencia. En tal efecto, se comprende por Big Data a aquel análisis de datos bajo soporte de avances especializados para la proyección de las empresas e incluso para el mejoramiento de la administración pública.
En dicho aspecto se ha optimizado la capacidad de procesamiento y el almacenamiento informático, así como la aplicación a raíz de algoritmos cognitivos avanzados, que permiten la ponderación de la información fiscal. En cuanto al Big Data en e-commerce, se busca neutralizar todo acto de fraude, y en dicho vértice, se tiene al “Signifyd”, que percibe información clave sobre transacciones pasadas y hábitos de compra de un cliente.
Dicho lo anterior, conforme a la técnica se puede determinar si un titular de cuenta cambia su flujo transaccional, mediante la vigilancia por medio de patrones de compra, verificando su movimiento financiero. Ello es posible en razón a que el Big Data se conecta con una red de negocios en e-commerce, con lo que se obtiene un alcance inmediato en línea de las compras generadas.
Por consiguiente, toda información distinguida se entabla encriptada a los efectos de potenciar la eficacia de la prevención de fraudes financieros. Además, se mejora la reacción del sistema comercial bajo el objeto de precisar mayor seguridad de la transacción financiera, y, para ello, surge la utilización de machine learning como una plataforma que permite que “Signifyd” pueda generar su análisis inmediato.
Al decir de “machine learning”, se advierte una inteligencia artificial (IA) que mejora la detección de ciertos factores de irregularidad en la compra en e-commerce. Ciertamente, la importancia de los datos recolectados le permiten al IA establecer márgenes de predicción sobre operaciones para distinguir una orden real y una fraudulenta. Entonces, estas reacciones preventivas motivan la aplicación tecnológica para desarrollar un nivel superior al de los equipos de prevención de fraude.
Leer la nota completa en Diario ABC
