Radial, reconocido como el proveedor líder de servicios de cumplimiento 3PL, ha dado un paso significativo hacia la revolución en la detección de fraudes a través de la modernización de sus aplicaciones de aprendizaje automático. Con una vasta experiencia de más de 30 años en la industria, la empresa proporciona soluciones integradas de pago, detección de fraudes y servicios omnicanales para marcas de medio y gran tamaño, ayudando a superar los desafíos del comercio electrónico.
Los modelos de aprendizaje automático han demostrado ser más efectivos que los métodos tradicionales al detectar fraudes. Estos sistemas tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos transaccionales, aprender de patrones históricos y detectar anomalías en tiempo real, adaptándose continuamente a nuevas tácticas fraudulentas y mejorando la precisión del proceso.
No obstante, al operar en instalaciones físicas, estos modelos enfrentan serias dificultades en términos de escalabilidad y mantenimiento. Las limitaciones del hardware tradicional impiden que el sistema responda de manera efectiva a los picos de carga durante las temporadas de alta demanda, causando retrasos y reduciendo la capacidad de enfrentar nuevas amenazas de manera ágil.
Para abordar estos problemas, Radial ha decidido migrar sus sistemas de detección de fraudes a Amazon SageMaker, lo que les ha permitido optimizar tanto costos como rendimiento. Gracias al programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS, han podido mejorar su eficiencia y escalabilidad, alineando la estrategia ejecutiva con objetivos comerciales.
La modernización de sus flujos de trabajo incluyó un taller interactivo de tres días que guió a los participantes a través del ciclo de vida completo del aprendizaje automático. Este proceso abarcó desde la identificación de objetivos comerciales hasta el procesamiento de datos, desarrollo de modelos y su despliegue en producción.
Una vez en la nube, Radial colaboró estrechamente con expertos de AWS para rediseñar la gestión de su ciclo de vida de modelos ML, creando una arquitectura MLOps escalable y segura. Esta infraestructura automatiza la provisión y despliegue de modelos, permitiendo una respuesta ágil a las nuevas tendencias de fraude.
Los flujos de trabajo en SageMaker han permitido que la integración y el despliegue de modelos se realicen en tiempos más cortos, con mayor coherencia y un riesgo de despliegue minimizado. Además, se incluyen capacidades de monitorización continua para evaluar su rendimiento.
Radial se mantiene comprometido con la seguridad y la privacidad de los datos, cumpliendo con normativas como la CPPA y PCI. Empleando AWS Direct Connect y Amazon VPC, la protección de los datos sensibles está garantizada.
La nueva arquitectura no solo ha aumentado el rendimiento de su sistema de detección de fraudes, sino que también ha reducido el ciclo de implementación de modelos en más del 75%. Esto demuestra el éxito de su migración a la nube y refuerza su compromiso con la innovación y la seguridad.
