Radial, líder en servicios de cumplimiento 3PL, ha dado un paso significativo al transformar su enfoque en la detección de fraudes mediante la modernización de sus aplicaciones de aprendizaje automático. Con más de tres décadas de experiencia en el sector, la empresa se ha destacado por ofrecer soluciones que abordan los desafíos comunes del comercio electrónico para marcas de mediano y gran tamaño.
A diferencia de los métodos tradicionales, los modelos de aprendizaje automático utilizados por Radial superan en efectividad al analizar grandes volúmenes de datos transaccionales. Estos sistemas aprenden de patrones históricos y detectan anomalías en tiempo real, mejorando la precisión y reduciendo los falsos positivos a medida que se adaptan a nuevas tendencias de fraude.
Sin embargo, los modelos basados en instalaciones físicas enfrentan desafíos significativos en términos de escalabilidad y mantenimiento. Las limitaciones del hardware físico dificultan la respuesta a picos de demanda durante las temporadas de compra, lo que retrasa el procesamiento y reduce la capacidad de respuesta ante nuevas amenazas.
Para solucionar estos problemas, Radial ha optado por migrar sus sistemas a Amazon SageMaker, optimizando costos y rendimiento gracias al programa Experience-Based Acceleration (EBA) de AWS. Esta estrategia ha permitido mejorar la eficiencia y escalabilidad mediante una colaboración que alinea la visión ejecutiva con los objetivos del negocio.
El proceso de modernización incluyó un taller interactivo de tres días que guió a los participantes a través de un ciclo de vida de ML prescriptivo, desde la identificación de objetivos comerciales hasta el despliegue en producción.
Tras la migración de sus sistemas a la nube, Radial trabajó con expertos de AWS para rediseñar la gestión del ciclo de vida de sus modelos de ML. Este nuevo enfoque incorpora una arquitectura MLOps escalable y segura, automatizando la provisión y despliegue de modelos, lo que le permite reaccionar rápidamente a tendencias emergentes de fraude.
La implementación de nuevos flujos de trabajo en SageMaker ha facilitado la integración y despliegue de modelos, reduciendo significativamente los tiempos de implementación y minimizando riesgos. Además, Radial garantiza la seguridad y privacidad de los datos mediante estándares CPPA y PCI, utilizando AWS Direct Connect y Amazon VPC para proteger los datos sensibles.
Gracias a esta innovadora arquitectura, la empresa no solo ha mejorado el rendimiento de su sistema de detección de fraudes, sino que ha logrado reducir el ciclo de implementación de modelos en más del 75%, demostrando el éxito de su migración a la nube y su continuo compromiso con la innovación.
