¿Qué son los modelos el aprendizaje automático interpretables?

El aprendizaje automático de caja blanca, o «whitebox machine learning», se refiere a modelos de aprendizaje automático que proporcionan salidas transparentes e interpretables que muestran los resultados y los pasos tomados para llegar a ellos. En contraste con los modelos de caja negra, que operan como sistemas opacos (proporcionando solo resultados sin explicaciones), los modelos de caja blanca permiten a los usuarios ver dentro del proceso de toma de decisiones.

En otras palabras, el aprendizaje automático de caja blanca te permite observar el funcionamiento interno del modelo de aprendizaje automático.

El concepto de transparencia es clave en el aprendizaje automático. Considera, por ejemplo, la prevención de fraude. Proporcionas cierta información a un modelo de aprendizaje automático, en este caso, lo que sabes sobre un cliente potencial. «¿Es legítimo o es un estafador?», preguntas.

¿Cómo funciona el modelo de aprendizaje automático interpretable?

Los modelos de aprendizaje automático interpretable (whitebox) se entrenan inicialmente con grandes conjuntos de datos que ayudan al algoritmo a aprender patrones de toma de decisiones. Una vez que el entrenamiento está completo, el algoritmo realiza predicciones y muestra cómo se toma cada decisión, a menudo a través de estructuras interpretables como árboles de decisión, factores ponderados o procesos basados en reglas claras.

Esta transparencia proporciona tres beneficios clave:

• La supervisión humana mejora la precisión, ya que los usuarios pueden revisar y refinar los resultados directamente.
• Los usuarios pueden ver exactamente cómo se llega a cada decisión, lo que facilita la verificación de los resultados y del proceso de toma de decisiones.
• Los modelos interpretables permiten ajustes fáciles, lo que permite a los usuarios optimizar y mejorar los resultados según sea necesario.

¿Cómo puede el aprendizaje automático interpretable combatir el fraude?

A diferencia de la mayoría de los modelos de aprendizaje automático, que tienden a ser de caja negra, el aprendizaje automático de caja blanca es cada vez más popular en la prevención del fraude, ya que facilita la toma de decisiones rápida al procesar eficazmente grandes conjuntos de datos, al tiempo que mantiene una sensación de control para el usuario.

• Entrenamiento personalizado y configuración a medida: los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos históricos para aprender de resultados pasados e identificar patrones de fraude. Este entrenamiento inicial combina árboles de decisión preestablecidos con requisitos específicos, creando una base para el algoritmo basada en los riesgos y necesidades únicos del negocio.
• Personalización de reglas y puntuación de fraude: los modelos de caja blanca presentan reglas legibles por humanos como árboles de decisión, permitiendo a los usuarios ajustarlas de acuerdo con las preguntas específicas o criterios que el algoritmo debe abordar. Usando estas reglas personalizadas, el algoritmo asigna una puntuación de fraude a cada transacción, incluidas estimaciones de precisión para evaluar el riesgo.
• Ajuste continuo y soporte para revisión manual: los analistas de fraude reciben información sobre las puntuaciones de riesgo, los factores ponderados y el camino del árbol de decisión, lo cual ayuda en las revisiones manuales y la verificación de decisiones.

Los usuarios pueden refinar continuamente el sistema, ajustando los umbrales de aprobación/rechazo y las reglas para adaptarse a nuevas tendencias de fraude, mejorando la precisión de detección con el tiempo.

El aprendizaje automático de caja blanca proporciona ideas claras y procesables, lo que lo hace ideal para revisiones manuales y ajustes continuos para mantener actualizadas las defensas contra el fraude. Para detalles técnicos, explora nuestra documentación sobre el aprendizaje automático interpretable (en inglés).

Diferencias entre el aprendizaje automático interpretable (caja blanca) y el no interpretable (caja negra) en la prevención del fraude

Hoy en día, la mayoría de los modelos de aprendizaje automático utilizan algoritmos de caja negra que producen resultados sin revelar sus procesos de toma de decisiones. Estos modelos suelen ser muy potentes en términos de precisión predictiva, pero funcionan de formas que no son fácilmente interpretables por humanos.

El proceso interno de toma de decisiones está oculto, lo que dificulta entender por qué un modelo hizo una predicción o clasificación específica. En la prevención de fraude, esta falta de transparencia dificulta la evaluación de la efectividad del modelo y plantea posibles riesgos de cumplimiento.

Si bien un enfoque de caja blanca es ideal para la detección de fraude debido a su transparencia y adaptabilidad, los modelos de caja negra también agregan valor al señalar rápidamente patrones de comportamiento nuevos o inusuales. En muchos casos, una combinación de ambos tipos de modelos puede ofrecer el mejor equilibrio entre precisión e información.

Combate el fraude con el aprendizaje automático de SEON

SEON combina las fortalezas del aprendizaje automático de caja blanca y caja negra para proporcionar un enfoque integral en la prevención del fraude. Nuestros algoritmos de aprendizaje automático de caja blanca te permiten implementar reglas personalizables para bloquear acciones sospechosas como transacciones fraudulentas o robo de identidad, lo que lo convierte en una excelente herramienta primaria.

Al mismo tiempo, nuestro modelo de caja negra te da una puntuación de probabilidad de fraude que es independiente de la puntuación de fraude regular, lo que significa que no tienes que correr riesgos con una herramienta no transparente. Nuestra solución también utiliza IA explicable que nos permite mostrar a nuestros clientes información sobre las correlaciones clave que influyen en la puntuación de probabilidad final.

Esta combinación ofrece tanto transparencia como capacidades avanzadas de detección, lo que hace que SEON sea una herramienta poderosa para combatir eficazmente el fraude.

El aprendizaje automático (ML) está revolucionando la detección de fraudes al analizar patrones para reducir riesgos. Este artículo cubre el papel, los beneficios, los desafíos y las aplicaciones prácticas del ML.