Seguro que tanto el término Inteligencia Artificial (IA) como su contribución al presente y futuro no os son del todo ajenos a estas alturas.

Pero ¿conocéis la Inteligencia Artificial Híbrida (IAH)? Este tipo de inteligencia va un paso más allá que su predecesora, combinando diferentes algoritmos/técnicas de aprendizaje automático con conocimiento/lógica humana. Es decir, donde la IA solo emplea un enfoque basado en datos o reglas, la IAH los combina ambos. ¿Qué se consigue? Un mejor rendimiento tanto en la toma de decisiones como en la resolución de problemas.

En la evaluación de riesgos, por ejemplo, las tasas de acierto son más altas cuando se combinan procesos de autoaprendizaje basados en datos con procesos basados en el conocimiento y perfiles de clientes dinámicos.

Sus aplicaciones son variadas: análisis de datos, aprendizaje automático, automatización de procesos, robótica e inteligencia empresarial y de seguridad.

Una de esas aplicaciones incluye la de la lucha contra el lavado de dinero, donde uno de los problemas más comunes son la gran cantidad de “falsos positivos” a analizar por las instituciones financieras. Esta alerta señala una actividad sospechosa que, en realidad, no es ilegal y suele suponer un trabajo adicional considerable, además de llevar altos costos asociados.

El uso de la IAH aporta un mayor beneficio a la vigilancia de listas, reduciendo la cantidad de “falsos positivos”, así como el tiempo y costos asociados de procesamiento, y permitiendo centrarse en las alertas reales.

Mediante técnicas de aprendizaje automático para mejorar su rendimiento, la Inteligencia Artificial Híbrida podrá mantener al día de las tácticas utilizadas para el lavado de dinero a las instituciones financieras, mejorando así su capacidad de prevención adaptándose a nuevos patrones de fraude.