Radial, el principal proveedor de servicios de cumplimiento 3PL, está revolucionando su enfoque en la detección de fraudes mediante la modernización de sus aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Con más de 30 años de trayectoria en la industria, Radial ofrece soluciones integradas de pago, detección de fraudes y omnicanalidad para marcas de medio y gran tamaño, ayudándolas a enfrentar los desafíos comunes del comercio electrónico.
Los modelos de ML han demostrado ser más efectivos en la detección de fraudes en comparación con los enfoques tradicionales. Estos sistemas analizan grandes volúmenes de datos transaccionales, aprenden de patrones históricos de fraude y detectan anomalías en tiempo real. A medida que se adaptan a nuevas tendencias, mejoran la precisión y reducen los falsos positivos.
Sin embargo, los modelos que funcionaban en instalaciones físicas enfrentaban desafíos serios de escalabilidad y mantenimiento. Las limitaciones del hardware impedían una respuesta adecuada durante picos de volumen en temporadas de compras, causando retrasos y reduciendo la capacidad de responder a amenazas emergentes.
La modernización de los flujos de trabajo de detección de fraudes de Radial, mediante la migración a Amazon SageMaker, ha permitido optimizar costos y rendimiento. A través del programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS, Radial ha mejorado la eficiencia y escalabilidad mediante una colaboración estrecha que alinea la visión ejecutiva con los objetivos del negocio.
El proceso de modernización incluye un taller interactivo de tres días que guía a los participantes a través de un ciclo de vida de ML prescriptivo, abarcando desde la identificación de objetivos comerciales hasta el despliegue en producción.
Tras la migración de sus sistemas de detección de fraudes a la nube, Radial ha trabajado en colaboración con expertos de AWS para rediseñar la gestión de su ciclo de vida de modelos ML. Este nuevo enfoque incluye una arquitectura MLOps escalable y segura, automatizando la provisión y despliegue de modelos, lo que permite reaccionar rápidamente a las tendencias de fraude.
Los nuevos flujos de trabajo en SageMaker han facilitado la integración y despliegue de modelos en tiempos más cortos y con mayor coherencia, minimizando riesgos y permitiendo la monitorización continua de su rendimiento.
Radial enfatiza la seguridad y privacidad de los datos, asegurándose de cumplir con estándares como CPPA y PCI. Utilizando AWS Direct Connect y Amazon VPC, garantizan que los datos sensibles estén protegidos.
La nueva arquitectura ha mejorado notablemente el rendimiento de su sistema de detección de fraudes, reduciendo el ciclo de implementación de modelos en más de un 75%. Esto refleja el éxito de su migración a la nube y su compromiso con la innovación.
