Radial, un destacado proveedor de servicios de cumplimiento 3PL, está transformando su enfoque en la detección de fraudes mediante la adopción de modernas aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Con una sólida trayectoria de más de tres décadas en la industria, Radial ofrece soluciones líderes en pagos integrados, detección de fraudes y servicios omnicanal, sirviendo a importantes marcas en el ámbito del comercio electrónico.
La implementación de modelos de ML ha demostrado ser más eficaz que los métodos tradicionales en la identificación de fraudes, permitiendo el análisis de grandes volúmenes de datos transaccionales y la identificación de patrones fraudulentos históricos. Estos modelos se actualizan constantemente para reconocer nuevas tendencias de fraude, logrando una detección más precisa y reduciendo la incidencia de falsos positivos.
No obstante, el funcionamiento de estos modelos en instalaciones físicas presenta retos significativos en términos de escalabilidad y mantenimiento. Las limitaciones del hardware convencional dificultan la adaptación a picos de actividad, especialmente durante las temporadas de altas compras, generando demoras en los procesos y una respuesta menos ágil ante amenazas emergentes.
Radial ha dado un paso crucial al modernizar sus flujos de trabajo de detección de fraudes mediante la migración de sus sistemas a Amazon SageMaker. Este cambio ha optimizado tanto los costos como el rendimiento. A través del programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS, la empresa ha mejorado su eficiencia y escalabilidad alinear sus estrategias ejecutivas con los objetivos comerciales.
El proceso de modernización incluyó un taller interactivo de tres días, diseñado para guiar a los participantes a lo largo de un ciclo de vida de ML bien definido. Esto abarcó desde la identificación de metas empresariales hasta el procesamiento de datos, desarrollo de modelos y su despliegue efectivo en producción.
Una vez completada la migración a la nube, Radial colaboró estrechamente con expertos de AWS para reestructurar la gestión de su ciclo de vida de modelos ML. Su nuevo enfoque integra una arquitectura MLOps escalable y segura, permitiéndoles automatizar la provisión y despliegue de modelos y reaccionar más rápidamente a nuevas amenazas de fraude.
Los nuevos flujos de trabajo en SageMaker han reducido significativamente los tiempos de integración y despliegue de modelos, garantizando mayor coherencia y minimizando riesgos. Además, facilitan una monitorización continua del rendimiento del sistema.
Radial también ha enfatizado la seguridad y privacidad de los datos, cumpliendo con normativas como CPPA y PCI. Con el uso de AWS Direct Connect y Amazon VPC, aseguran la protección de datos sensibles en todo momento.
El éxito de esta migración se ve reflejado en la mejora del rendimiento del sistema de detección de fraudes y en la reducción del ciclo de implementación de modelos en más del 75%. Este avance subraya el compromiso de Radial con la innovación y la eficiencia en el entorno digital actual.
