Usando Deep Learning para mejorar la detección de fraude

La Detección de fraudes es un aspecto crucial del comercio electrónico. Empresas como Booking.com necesitan sistemas efectivos para identificar actividades fraudulentas y así proteger a sus usuarios y mantener la confianza. Este artículo habla sobre cómo los métodos modernos que usan Deep Learning pueden mejorar la detección de fraudes, enfocándose en el uso de modelos Transformer en datos estructurados.

#La Importancia de una Detección de Fraudes Efectiva

En el mundo de las transacciones en línea, ocurren acciones fraudulentas, como reservas falsas o estafas. Estas acciones pueden llevar a pérdidas financieras y dañar la reputación de una empresa. Identificar estas acciones fraudulentas de manera rápida es necesario para asegurar una experiencia segura para los usuarios. Los métodos tradicionales a menudo luchan debido a la complejidad de las acciones de los usuarios y el desequilibrio entre actividades genuinas y fraudulentas.

#Desafíos en la Detección de Fraudes

Una dificultad importante en los sistemas de detección de fraudes es el desequilibrio entre casos genuinos y fraudulentos. Las acciones genuinas suelen ser mucho más numerosas que las fraudulentas, lo que hace difícil que los modelos aprendan a identificar fraudes de manera efectiva. Además, el sesgo de selección juega un papel significativo; los datos disponibles para entrenar a menudo no representan la situación real que se experimenta en producción. Esto significa que los modelos entrenados con datos sesgados pueden no funcionar bien ante nuevos datos no vistos.

#Enfoques Tradicionales para la Detección de Fraudes

Los enfoques tradicionales para la detección de fraudes implican el uso de sistemas basados en reglas o métodos clásicos de Machine Learning como Árboles de Decisión Aumentados por Gradiente (GBDTs). Los GBDTs han sido bastante efectivos en varias aplicaciones, incluida la detección de fraudes. Sin embargo, los GBDTs pueden tener problemas con conjuntos de datos estructurados que presentan diversos tipos de entradas, como datos numéricos y categóricos.

#Introducción a los Modelos Transformer

Los modelos Transformer, que han mostrado un gran éxito en áreas como el Procesamiento de Lenguaje Natural y el Reconocimiento de Imágenes, se están explorando para tareas de datos estructurados como la detección de fraudes. Estos modelos utilizan un mecanismo de auto-atención que ayuda a capturar relaciones e interacciones entre diferentes características en los datos. El objetivo es crear una representación más potente de los datos que pueda mejorar la precisión de los sistemas de detección de fraudes.

#Aprendizaje Auto-Supervisado para una Mejor Desempeño

Los Transformers pueden beneficiarse enormemente del Aprendizaje Auto-Supervisado (SSL), una técnica que permite a los modelos aprender representaciones de datos no etiquetados. Esto es especialmente útil en la detección de fraudes, donde obtener datos etiquetados puede ser costoso y llevar tiempo. El SSL ayuda al modelo a entender patrones y estructuras subyacentes en los datos, permitiendo un mejor desempeño cuando finalmente se entrena con ejemplos etiquetados.

#El Papel del Pre-entrenamiento en Modelos de Detección de Fraudes

El pre-entrenamiento implica entrenar un modelo en un gran conjunto de datos antes de ajustarlo en un conjunto de datos más pequeño y etiquetado. Este proceso permite que el modelo desarrolle una comprensión amplia de los datos, facilitando su adaptación a la tarea específica de detección de fraudes. Al aprovechar grandes cantidades de datos no etiquetados, los modelos a menudo pueden lograr mejores resultados que aquellos entrenados únicamente con datos etiquetados limitados.

#Metodología Propuesta para Mejorar la Detección de Fraudes

Nuestro enfoque combina las fortalezas de los modelos Transformer con estrategias de pre-entrenamiento efectivas. El objetivo es mejorar la detección de fraudes en el comercio electrónico utilizando datos tabulares, que comprenden información estructurada sobre las acciones de los usuarios. Nos enfocamos en dos áreas clave: aprovechar el SSL y ajustar el modelo utilizando conjuntos de datos etiquetados más pequeños.

#La Estrategia del Grupo de Control

Para abordar el sesgo de selección, proponemos usar una estrategia de Grupo de Control (CG). Esto implica muestrear aleatoriamente una pequeña proporción de datos para etiquetar mientras se utiliza un conjunto de datos más grande y sesgado para el pre-entrenamiento. Al anotar solo una pequeña parte de los datos, podemos minimizar los costos asociados con la etiquetación mientras maximizamos la utilidad de los datos disponibles.

#Configuración Experimental

Nuestros experimentos utilizan conjuntos de datos internos que contienen acciones reales de usuarios de Booking.com. Al dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba basados en el tiempo, aseguramos una evaluación realista de los modelos. El entrenamiento implica emplear técnicas de Deep Learning con la arquitectura FT-Transformer, que está diseñada específicamente para datos tabulares.

#Resultados y Evaluación del Desempeño

El desempeño de diferentes modelos se mide utilizando puntajes de Precisión Promedio (AP), que tienen en cuenta la capacidad del modelo para identificar acciones fraudulentas de manera efectiva. Nuestros hallazgos indican que los modelos pre-entrenados utilizando SSL superan los métodos tradicionales de GBDT y aquellos entrenados exclusivamente con datos etiquetados. Los resultados muestran que el pre-entrenamiento con SSL reduce significativamente la cantidad de datos etiquetados requeridos para lograr un desempeño satisfactorio.

#El Impacto de Grupos de Control Más Pequeños

También investigamos los efectos de variar el tamaño del Grupo de Control. Nuestros experimentos revelan que utilizar pre-entrenamiento con SSL permite que los modelos funcionen bien incluso con tamaños de CG más pequeños. Un Grupo de Control más grande tiende a obtener un mejor rendimiento, pero los costos asociados con la anotación deben equilibrarse cuidadosamente con los beneficios de la mejora en la precisión del modelo.

#Direcciones Futuras

La investigación indica que hay múltiples caminos para explorar más mejoras en los sistemas de detección de fraudes. Trabajos futuros podrían incluir la integración de representaciones aprendidas a partir de SSL en modelos más complejos, como aquellos que consideran secuencias de transacciones o modelos basados en grafos. Esto permitiría una comprensión más matizada del comportamiento del usuario y los patrones de fraude.

#Conclusión

En resumen, utilizar enfoques avanzados de Deep Learning, particularmente modelos Transformer, ofrece un camino prometedor para mejorar los sistemas de detección de fraudes en el comercio electrónico. Al adoptar estrategias como el Aprendizaje Auto-Supervisado y el método del Grupo de Control, las empresas pueden mejorar sus capacidades de detección de fraudes mientras gestionan los costos de manera efectiva. Esta investigación en curso contribuirá a crear un entorno en línea más seguro para los usuarios, ayudando a construir confianza y fiabilidad en las plataformas de comercio electrónico.