Citi lanza en 90 países servicio para detectar pagos atípicos

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La solución Payment Outlier Detection de Citi, lanzada en 90 países, fue creada por la unidad Treasury and Trade Solutions de Citi. La solución utiliza análisis avanzado, inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudar a identificar proactivamente pagos atípicos –pagos que no corresponden a patrones de actividad pasada de los clientes – y permite a los clientes revisar y aprobar o rechazar dichos pagos atípicos a través de las plataformas de banca electrónica de Citi, CitiDirect BE y CitiConnect.

Los beneficios clave del nuevo servicio para los clientes incluyen:

  • Mayor control y seguimiento de los pagos.
  • Potencial para reducir el riesgo asociado con pagos atípicos y las pérdidas resultantes.
  • Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) estadístico avanzado, en lugar de lógica basada en reglas heredadas, para analizar patrones de pago.
  • Perfiles de clientes únicos y personalizados que permiten identificar patrones de pago individuales.
  • Aprendizaje constante impulsado por inteligencia artificial y basado en hábitos de uso del cliente.
  • Alertas en tiempo real antes de que los pagos atípicos se envíen al beneficiario.

Los ataques cibernéticos son cada vez más frecuentes y sofisticados, y los bancos deben estar más vigilantes que nunca, especialmente dado el creciente volumen de transacciones que implican la automatización y la digitalización. Las funciones de tesorería corporativa de los clientes enfrentan los desafíos de estos cambios, y así como los pagos instantáneos crecen rápidamente, también crecen sus expectativas de una mayor velocidad en el procesamiento de los pagos.

La estrategia de Citi es crear soluciones integradas, inteligentes y eficientes que impulsen la Tesorería del Futuro. La tecnología de aprendizaje automático de Citi Payment Outlier Detection ajusta automáticamente los controles para monitorear las discrepancias y los cambios en el comportamiento de los pagos de los clientes, lo que permite el análisis y la identificación de posibles anomalías en los pagos afectados, antes de que se envíen para su compensación. Esto se realiza al mismo tiempo que el sistema ayuda a garantizar que los pagos se procesen de manera rápida y eficiente.

“Citi se compromete a brindar a los clientes soluciones que ofrecen un mejor control, transparencia y eficiencia para sus pagos globales,” manifestó dijo Manish Kohli, Director Global de Pagos y Cuentas por Cobrar de Citi Treasury and Trade Solutions. “Citi Payment Outlier Detection es otro ejemplo de nuestra ejecución hacia este objetivo, y brinda a los clientes herramientas que aprovechan la innovación y las nuevas tecnologías para obtener un valor único,” agregó.

Este lanzamiento sigue un extenso programa piloto mundial con 20 clientes y se basa en principios de diseño que requieren un esfuerzo mínimo de integración para los clientes. Un diferenciador clave de Citi Payment Outlier Detection es su uso de algoritmos estadísticos avanzados de aprendizaje automático en lugar de la lógica basada en reglas heredadas para analizar los patrones de pago. Esto permite que el sistema se ajuste automáticamente en respuesta a los cambios en los patrones de pago a medida que las empresas evolucionan, se expanden y se globalizan. La solución mejorada también tiene características de producto configurables por el cliente, como la capacidad de sincronizar la liberación de pagos con los tiempos de corte, análisis mejorados y una mayor selección de opciones de atribuciones.

“Lograr visibilidad en tiempo real y control del fraude sobre nuestro procesamiento de pagos es un objetivo importante para Xerox. Durante nuestra prueba piloto, nos impresionó mucho el poder de Citi Payment Outlier Detection, ya que es muy intuitivo y fácil de usar y apoya nuestra capacidad de realizar revisiones de fraude de pagos que brinden mayor transparencia y control a la Tesorería Corporativa, junto con nuestros socios internos, tales como auditoría, finanzas, cuentas por pagar y operaciones en efectivo,” comentó dijo Gerry Maguire, tesorero adjunto de Global Cash & Banking en Xerox Corporation, uno de los primeros clientes piloto de Citi.

“Me ha impresionado mucho la capacidad del servicio Citi Payment Outlier Detection para identificar anomalías en los pagos antes de que se procesen y luego utilizar el aprendizaje automático para entrenar al sistema y mejorar las posibilidades de identificar anomalías reales para pagos futuros. Citi Payment Outlier Detection ayuda a identificar potenciales intentos de fraude así como errores operativos en las instrucciones de pago, y creo que este tipo de control desempeñará un papel central para tener un proceso de pagos más seguro y eficiente para todas las compañías en el futuro,” señaló David Thilthorpe, Tesorero de Tetra Laval International, otro de los clientes del piloto inicial del servicio.

Citi Payment Outlier Detection fue desarrollado en el Citi Innovation Lab de Dublín, Irlanda, en colaboración directa con los clientes. Aprovechando su alianza con Feedzai, líder en inteligencia artificial para la gestión de riesgos en tiempo real, Citi está en proceso de integrar la plataforma de monitoreo de transacciones de Feedzai para brindar a los clientes capacidades de servicio mejoradas. Citi Payment Outlier Detection fue reconocida por los Premios TMI 2018 a la Innovación y la Excelencia.

La unidad de Soluciones de Tesorería y Comercio Internacional (Treasury and Trade Solutions, TTS) de Citi facilita el éxito de los clientes al proporcionar un conjunto integrado de servicios de administración de efectivo y trade finance innovadores y a medida a corporaciones multinacionales, instituciones financieras y organizaciones del sector público de todo el mundo. Sobre la base de la red propietaria más grande de la industria con licencias bancarias en más de 90 países y plataformas de tecnología globalmente integradas, TTS sigue siendo líder en ofrecer la gama más completa de la industria de soluciones digitalmente habilitadas de tesorería, comercio exterior y gestión de liquidez.