En un esfuerzo por mejorar sus operaciones de detección de fraudes, Radial, el principal proveedor de servicios 3PL, está transformando su enfoque gracias a la modernización de sus aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Con más de tres décadas en la industria, Radial se ha destacado por ofrecer soluciones integradas que abarcan desde pagos hasta detección de fraudes y omnicanalidad, abordando así los desafíos del comercio electrónico para marcas de diversas magnitudes.
Los modelos de aprendizaje automático superan significativamente los métodos tradicionales en la detección de fraudes debido a su capacidad para analizar vastas cantidades de datos transaccionales, aprender de patrones históricos y detectar anomalías en tiempo real. Su adaptabilidad ante nuevas tendencias de fraude mejora la precisión y reduce los falsos positivos.
Sin embargo, los modelos de ML alojados en instalaciones físicas enfrentan problemas importantes de escalabilidad y mantenimiento. Las restricciones del hardware no permiten una respuesta adecuada a los picos de demanda, especialmente en épocas de alta actividad comercial, derivando en demoras en el procesamiento y una reducción en la respuesta a nuevas amenazas.
Con esta realidad en mente, Radial ha iniciado una modernización crucial al migrar sus sistemas a Amazon SageMaker. Esta transición ha optimizado costos y rendimiento, apoyándose en el programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS, permitiendo así una colaboración que alinea los objetivos ejecutivos con los del negocio.
El proceso ha incluido un taller interactivo de tres días sobre el ciclo de vida de ML, cubriendo desde la identificación de objetivos comerciales hasta el desarrollo y despliegue de modelos. Posteriormente, Radial ha trabajado de la mano con expertos de AWS para rediseñar su gestión de modelos ML, implementando una arquitectura MLOps escalable y segura. Esto ha automatizado el despliegue de modelos, permitiendo una respuesta ágil a las tendencias de fraude.
La utilización de SageMaker ha hecho posible integrar y desplegar modelos más rápido y consistentemente, minimizando riesgos y permitiendo una monitorización continua de rendimiento. Además, Radial ha enfatizado en seguridad y privacidad, adhiriéndose a normas como CPPA y PCI, asegurando que los datos sensibles estén siempre protegidos.
La nueva arquitectura ha mejorado considerablemente la capacidad de detección de fraudes de Radial, y ha logrado reducir el tiempo de implementación de modelos en más del 75%. La exitosa migración a la nube refleja su compromiso con la innovación y afianza su posición como líder en la industria de servicios de cumplimiento.
