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Sala 4 - Desarrollo de Modelo de Credit Scoring 

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Sala 4 - Desarrollo de Modelo de Credit Scoring 

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Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR): La tecnología OCR se utiliza para convertir imágenes o documentos escaneados en texto editable. Al aplicar OCR a contratos en papel o archivos PDF, se puede transformar el contenido en un formato digital a través del uso de diferentes IAs

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Cumplimento normativo

Las nuevas empresas de RegTech dependen en gran medida de la inteligencia artificial para facilitar el cumplimiento normativo en diferentes áreas y evitar sanciones que podrían arruinar la reputación de la entidad financiera. De hecho, las soluciones de inteligencia artificial son herramientas de gran valor que se utilizan para monitorizar rápidamente transacciones que podrían ayudar a detectar posibles movimientos sospechosos de antemano. Para ello, los bancos están destinando grandes cantidades de recursos a campañas de prevención de blanqueo de capitales y financiación del terrorismo. Cabe destacar que la inteligencia artificial supera en muchos aspectos a los sistemas tradicionales de detección de fraude los cuales, son incapaces de seguir el ritmo de desarrollo de nuevas estrategias de fraude. En la actualidad, las empresas líderes del sector están implementando herramientas de machine learning para encontrar patrones de consumo y reducir significativamente las tasas de fraude.

De igual modo, en un esfuerzo por mejorar la integridad del mercado penalizando la información privilegiada o la divulgación ilegal de información y el abuso de mercado, la Unión Europea creó la Market Abuse Regulation (MAR) y la Markets In Financial Instruments Directive II (MiFID II), un marco legislativo para regular los mercados financieros y mejorar la protección de los inversores. En este sentido, el uso de inteligencia artificial es un pilar fundamental en cualquiera de los dos contextos para responder a las exigencias de ambas normativas.

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Detección de fraudes por Inteligencia Artificial: la Inteligencia artificial se puede utilizar para analizar grandes conjuntos de datos y patrones de comportamiento, transacciones y otras señales para identificar posibles fraudes de manera proactiva. A través de herramientas de ML, estos modelos son capaces de aprender patrones y datos para clasificar o predecir una operación fraudulenta.

La detección fraudes en tiempo real es uno de los principales retos para instituciones financieras y  pueden manifestarse de diversas formas como:

Falsedad en las declaraciones al momento de solicitar un crédito

Solicitud de un crédito lejos del domicilio declarado por el interesado

Múltiples consultas recientes con diversos otorgantes utilizando datos diferentes (empleo, domicilio, celular, etcétera)

Solicitud de un monto mayor de crédito cuando se tienen líneas de crédito bancarias disponibles

El usuario tiene varias tarjetas de crédito sin incumplimiento de pagos, pero carecen  de movimientos recientes o registran saldo cero

El cliente cuenta con un historial bancario y lo están consultado diversas instituciones financieras.

Con una base de datos robusta y algoritmos se puede reducir el número de fraudes que pueda experimentar una institución, de tal manera que se protege la misma institución y al cliente.

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NetApp es una empresa que ofrece soluciones de almacenamiento de datos y nube híbrida con una gran experiencia en servicios financieros e IA. NetApp ha realizado varios proyectos para la toma de decisiones de crédito, utilizando la IA para mejorar la eficiencia, la seguridad y la flexibilidad en el manejo de los datos relacionados con los créditos y los análisis de riesgos.

NetApp AI for Credit: Es una solución que utiliza el aprendizaje automático y la visión computarizada para evaluar el riesgo crediticio de los clientes potenciales o actuales, basándose en sus historiales financieros, comportamientos y características personales.

NetApp AI for Customer Service: Es una solución que utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre productos o servicios financieros que se ajusten a las necesidades y preferencias del cliente.

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Los robo advisors son conocidos también con el término gestor automatizado, ya que en realidad, a parte de asesorar, gestionan tu dinero por ti. Por tanto, un Robo Advisor es un tipo de asesor financiero que ofrece un servicio de gestión online de carteras de inversión mediante algoritmos, automatización y, normalmente, la supervisión de un equipo de expertos inversores.

Los robo advisors hacen más fácil crear carteras de inversiones personalizadas para cada persona y adaptadas a sus posibilidades. La creación y el mantenimiento de las carteras se realiza de manera totalmente automatizada.

El gestor automatizado lo hace todo:

Elabora tu plan según tu situación y objetivos

Invierte por ti con estrategias de expertos inversores

Optimiza tu cartera de forma continua

Realiza cambios cuando es necesario

Gestiona tus aportaciones adicionales

https://www.inbestme.com/es/es/nosotros/robo-advisor/

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www.nerdwallet.com needs to review the security of your connection before proceeding.

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5 Herramientas de IA para convertir de Imagen a Texto

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Sala 2 - Detección y prevención de fraudes.

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Sala 2 - Detección y prevención de fraudes.

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Angélica Serralde

Carmen Desireé Lugo

Alaide García

Ricardo Osuna

Detección y prevención de fraudes.

La detección y prevención de fraudes en el contexto financiero y empresarial se refiere a un conjunto de procesos y tecnologías diseñadas para proteger a las organizaciones y a sus clientes contra actividades fraudulentas.

Debido a los avances tecnológicos y herramientas más sofisticadas por parte de los defraudadores, es necesario recurrir a herramientas cada vez más robustas e inteligentes para poder minimizar las pérdidas económicas en tiempo real.

Ejemplo: Guardian Fraud Score. Es una herramienta que se utiliza para evaluar el riesgo de fraude en transacciones. Funciona asignando a cada transacción un puntaje de fraudulencia basado en ciertos indicadores y patrones de comportamiento.

El funcionamiento del Guardian Fraud Score se basa en un algoritmo de machine learning que utiliza técnicas de aprendizaje supervisado. Esto significa que el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados, es decir, transacciones previamente clasificadas como fraudulentas o no fraudulentas.

Durante el entrenamiento, el modelo analiza diferentes características de las transacciones, como el monto, la ubicación, la hora, el historial del cliente, entre otros. Utilizando estos datos, el modelo busca patrones y correlaciones que permitan identificar transacciones fraudulentas.

Una vez entrenado, el modelo es capaz de evaluar automáticamente nuevas transacciones y asignarles un puntaje de fraudulencia. Cuanto más alto sea el puntaje, mayor es la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta. Esto permite a los bancos y entidades financieras tomar decisiones rápidas y precisas para prevenir y detectar el fraude.

Es importante destacar que el Guardian Fraud Score debe ser utilizado en conjunto con otras técnicas y herramientas de detección de fraudes, ya que ningún algoritmo es completamente infalible. Además, el modelo debe ser actualizado y adaptado regularmente para garantizar su efectividad frente a nuevas técnicas de fraude que puedan surgir.

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¿Para qué se utiliza el OCR?

A continuación, se incluyen algunos casos de uso comunes de OCR en varios sectores:

Banca

El sector bancario utiliza el OCR para procesar y verificar el papeleo de documentos de préstamo, cheques de depósito y otras transacciones financieras. Esta verificación mejoró la prevención de fraude y mejoró la seguridad de las transacciones. Por ejemplo, BlueVine es una empresa de tecnología financiera que brinda financiamiento a pequeñas y medianas empresas. Utilizó Amazon Textract, un servicio de OCR basado en la nube, para desarrollar un producto para que las pequeñas empresas en EE. UU. accedan rápidamente a los préstamos del Programa de protección de cheques de pago (PPP) como parte del paquete de estímulo de ayuda de COVID-19. Amazon Textract procesó y analizó de forma automática decenas de miles de formularios PPP por día para que BlueVine pudiera ayudar a miles de empresas a obtener fondos y salvó más de 400 000 empleos en el proceso.

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¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)?

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es el proceso por el cual se convierte una imagen de texto en un formato de texto que pueden leer las máquinas. Por ejemplo, si escanea el formulario o un recibo, su computadora guarda el escaneo como un archivo de imagen. No se puede utilizar un editor de texto para editar, buscar o contar las palabras del archivo de imagen. Sin embargo, se puede utilizar el OCR para convertir la imagen en un documento de texto con su contenido como datos de texto.

¿Por qué es importante el OCR?

La mayoría de los flujos de trabajo comerciales suponen recibir información de medios de comunicación impresos. Los formularios impresos, las facturas, los documentos legales escaneados y los contratos impresos forman parte de los procesos comerciales. Estos grandes volúmenes de papeleo requieren mucho tiempo y espacio para almacenarse y administrarse. Si bien la administración de documentos digitales es recomendable, digitalizar los documentos crea desafíos. El proceso requiere intervención manual y puede ser tedioso y lento.

Además, la digitalización del contenido de los documentos crea archivos de imagen con el texto oculto en su interior. El texto de las imágenes no se puede procesar con un software de procesamiento de texto de la misma manera que los documentos de texto. La tecnología OCR resuelve el problema mediante la conversión de imágenes de texto en datos de texto que pueden ser analizados por otro software empresarial. Entonces, puede utilizar los datos para llevar a cabo análisis, optimizar operaciones, automatizar procesos y mejorar la productividad.

¿Cómo funciona el OCR?

El motor de OCR o el software de OCR funciona mediante los siguientes pasos:

Adquisición de imagen

Un escáner lee los documentos y los convierte en datos binarios. El software de OCR analiza la imagen escaneada y clasifica las áreas claras como fondo y las áreas oscuras como texto.

Procesamiento previo

El software de OCR primero limpia la imagen y elimina los errores para prepararla para la lectura. Estas son algunas de las técnicas de limpieza:

Se endereza o inclina ligeramente el documento escaneado para solucionar los problemas de alineación durante el escaneo.

Se remueven o eliminan manchas de imágenes digitales o se suavizan los bordes de las imágenes de texto.

Se limpian los cuadros y las líneas de la imagen.

Se reconocen guiones para tecnología OCR multilingüe.

Reconocimiento de texto

Los dos tipos principales de algoritmos de OCR o procesos de software que utiliza un software de OCR para el reconocimiento de texto se denominan coincidencia de patrones y extracción de características.

Coincidencia de patrones

La coincidencia de patrones aísla una imagen de carácter, llamada glifo, y la compara con un glifo almacenado de manera similar. El reconocimiento de patrones solo funciona si el glifo almacenado tiene una fuente y una escala similares a las del glifo de entrada. Este método funciona bien con imágenes escaneadas de documentos que se han escrito en una fuente conocida.

Extracción de características

La extracción de características divide o descompone los glifos en características como líneas, circuitos cerrados, dirección de línea e intersecciones de línea. Luego, utiliza estas características para encontrar la mejor coincidencia o el vecino más cercano entre los glifos almacenados.

Procesamiento posterior

Después del análisis, el sistema convierte los datos de texto extraídos en un archivo computarizado. Algunos sistemas de OCR pueden crear archivos PDF con anotaciones que incluyen las versiones anteriores y posteriores del documento escaneado.

¿Cuáles son los tipos de OCR?

Los científicos de datos clasifican los diferentes tipos de tecnologías de OCR en función de sus usos y aplicaciones. A continuación, se mencionan algunos ejemplos:

Software simple de reconocimiento óptico de caracteres

Un motor de OCR simple almacena muchos patrones de imágenes de texto y muchas fuentes diferentes como plantillas. El software de OCR utiliza algoritmos de coincidencia de patrones para comparar imágenes de texto, carácter por carácter, con su base de datos interna. Si el sistema coincide con el texto palabra por palabra, se denomina reconocimiento óptico de palabras. Esta solución tiene limitaciones, ya que hay fuentes y estilos de escritura prácticamente ilimitados y no se puede capturar y almacenar en la base de datos cada uno de los tipos.

Software inteligente de reconocimiento óptico de caracteres

Los sistemas de OCR modernos utilizan tecnología de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) para leer el texto de la misma manera que lo hacen los humanos. Utilizan métodos avanzados que entrenan a las máquinas para que se comporten como humanos mediante el software de machine learning. Un sistema de machine learning llamado red neuronal analiza el texto en muchos niveles y procesa la imagen reiteradamente. Busca diferentes atributos de imagen, como curvas, líneas, intersecciones y circuitos, y combina los resultados de todos estos niveles de análisis diferentes para obtener el resultado final. Si bien el ICR normalmente procesa las imágenes de a un carácter a la vez, el proceso es rápido y los resultados se obtienen en segundos.

Reconocimiento de palabras inteligente

Los sistemas inteligentes de reconocimiento de palabras funcionan con los mismos principios que ICR, pero procesan imágenes de palabras completas en lugar de procesar previamente las imágenes en caracteres.

Reconocimiento óptico de marcas

El reconocimiento óptico de marcas identifica logotipos, marcas de agua y otros símbolos de texto en un documento.

¿Qué beneficios ofrece el OCR?

Los científicos de datos clasifican los diferentes tipos de tecnologías de OCR en función de sus usos y aplicaciones. A continuación, se mencionan algunos ejemplos:

Software simple de reconocimiento óptico de caracteres

Un motor de OCR simple almacena muchos patrones de imágenes de texto y muchas fuentes diferentes como plantillas. El software de OCR utiliza algoritmos de coincidencia de patrones para comparar imágenes de texto, carácter por carácter, con su base de datos interna. Si el sistema coincide con el texto palabra por palabra, se denomina reconocimiento óptico de palabras. Esta solución tiene limitaciones, ya que hay fuentes y estilos de escritura prácticamente ilimitados y no se puede capturar y almacenar en la base de datos cada uno de los tipos.

Software inteligente de reconocimiento óptico de caracteres

Los sistemas de OCR modernos utilizan tecnología de reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) para leer el texto de la misma manera que lo hacen los humanos. Utilizan métodos avanzados que entrenan a las máquinas para que se comporten como humanos mediante el software de machine learning. Un sistema de machine learning llamado red neuronal analiza el texto en muchos niveles y procesa la imagen reiteradamente. Busca diferentes atributos de imagen, como curvas, líneas, intersecciones y circuitos, y combina los resultados de todos estos niveles de análisis diferentes para obtener el resultado final. Si bien el ICR normalmente procesa las imágenes de a un carácter a la vez, el proceso es rápido y los resultados se obtienen en segundos.

Reconocimiento de palabras inteligente

Los sistemas inteligentes de reconocimiento de palabras funcionan con los mismos principios que ICR, pero procesan imágenes de palabras completas en lugar de procesar previamente las imágenes en caracteres.

Reconocimiento óptico de marcas

El reconocimiento óptico de marcas identifica logotipos, marcas de agua y otros símbolos de texto en un documento.

¿Qué beneficios ofrece el OCR?

A continuación, se mencionan los beneficios principales de la tecnología OCR:

Texto consultable

Las empresas pueden convertir sus documentos existentes y nuevos en un archivo de conocimiento con capacidad de búsqueda completa. También pueden procesar la base de datos de texto de forma automática mediante el uso de software de análisis de datos para un mayor procesamiento del conocimiento.

Eficacia operativa

Puede mejorar la eficiencia con el software de OCR para integrar de forma automática los flujos de trabajo de documentos y los flujos de trabajo digitales dentro de su empresa. A continuación, se incluyen algunos ejemplos de lo que el software de OCR puede hacer:

Escanea formularios completados a mano para verificaciones, revisiones, ediciones y análisis automatizados. Esto ahorra el tiempo necesario para el procesamiento manual de documentos y la entrada de datos.

Encuentra los documentos requeridos mediante la búsqueda rápida de un término en la base de datos para que usted no tenga que ordenar manualmente los archivos en un cuadro.

Convierte notas escritas a mano en textos y documentos editables.

Soluciones de inteligencia artificial

El OCR es muchas veces parte de otras soluciones de inteligencia artificial que las empresas pueden implementar. Por ejemplo, escanea y lee matrículas y señales de tránsito en vehículos autónomos, detecta logotipos de marcas en publicaciones en redes sociales o identifica envases de productos en imágenes publicitarias. Esta tecnología de inteligencia artificial ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones operativas y de marketing que reducen los gastos y mejoran la experiencia del cliente.

¿Para qué se utiliza el OCR?

A continuación, se incluyen algunos casos de uso comunes de OCR en varios sectores:

Banca

El sector bancario utiliza el OCR para procesar y verificar el papeleo de documentos de préstamo, cheques de depósito y otras transacciones financieras. Esta verificación mejoró la prevención de fraude y mejoró la seguridad de las transacciones. Por ejemplo, BlueVine es una empresa de tecnología financiera que brinda financiamiento a pequeñas y medianas empresas. Utilizó Amazon Textract, un servicio de OCR basado en la nube, para desarrollar un producto para que las pequeñas empresas en EE. UU. accedan rápidamente a los préstamos del Programa de protección de cheques de pago (PPP) como parte del paquete de estímulo de ayuda de COVID-19. Amazon Textract procesó y analizó de forma automática decenas de miles de formularios PPP por día para que BlueVine pudiera ayudar a miles de empresas a obtener fondos y salvó más de 400 000 empleos en el proceso.

Sanidad

El sector de la salud utiliza el OCR para procesar registros de pacientes, incluidos tratamientos, pruebas, registros hospitalarios y pagos de seguros. El OCR ayuda a optimizar el flujo de trabajo y reduce el trabajo manual en los hospitales mientras mantiene los registros actualizados. Por ejemplo, nib Group ofrece seguros médicos y de salud a más de un millón de australianos y recibe miles de solicitudes médicas al día. Los clientes pueden tomar fotos de sus facturas médicas y enviarlas a través de la aplicación móvil nib. Amazon Textract procesa estas imágenes de forma automática para que la empresa pueda aprobar los reclamos mucho más rápido.

Logística

Las empresas de logística utilizan el OCR para rastrear etiquetas de paquetes, facturas, recibos y otros documentos de manera más eficiente. Por ejemplo, Foresight Group utiliza Amazon Textract para automatizar el procesamiento de facturas en SAP. La entrada manual de estos documentos comerciales demandaba mucho tiempo y era propensa a errores, ya que los empleados de Foresight tenían que ingresar los datos en varios sistemas de contabilidad. Con Amazon Textract, el software de Foresight puede leer caracteres con mayor precisión en muchos diseños diferentes, lo que aumenta la eficacia empresarial.

¿Cómo puede ayudar AWS con el OCR?

AWS ofrece dos servicios que pueden ayudarlo a implementar el OCR en su empresa:

Amazon Textract es un servicio de machine learning (ML) que utiliza el OCR para extraer de forma automática texto, escritura a mano y datos de documentos escaneados, como archivos PDF. Puede leer miles de documentos diferentes en varios diseños y formatos a alta velocidad. Cuando extrae información de los documentos, Amazon Textract devuelve una puntuación de fiabilidad de todos los elementos que identifica para que pueda tomar decisiones fundamentadas acerca de cómo quiere utilizar los resultados.

Amazon Rekognition puede analizar millones de imágenes y videos en cuestión de minutos y aumentar las tareas de revisión visual humana con inteligencia artificial. Puede utilizar las API de Amazon Rekognition para extraer texto de imágenes y videos. Puede extraer el texto sesgado y distorsionado de imágenes y videos de señales de tráfico, publicaciones en redes sociales y envases de productos.

Cree una cuenta de AWS y comience a utilizar el OCR en AWS hoy mismo.

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¿Qué es el OCR? - Explicación del reconocimiento óptico de caracteres - AWS

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Descubra qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), cómo funciona y cómo se utiliza en Amazon Web Services.

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Ana de Armas

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En salas se deberá investigar sobre un caso de aplicación de IA aplicado a la industria de Finanzas.