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Glosario
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Nuestros expertos han elaborado para usted este glosario no exhaustivo
GlossZoom sobre inteligencia artificial y ciencia de datos
La IA ofrece a las empresas oportunidades ilimitadas para mejorar sus procesos, tomar decisiones más informadas y ofrecer experiencias excepcionales a los clientes. Nuestros AdvanThinkers ofrecen este glosario para ayudarle a entender los conceptos que le ayudarán a sacar el máximo partido de la IA en un mundo en constante cambio.
Inteligencia Artificial (IA)
Tecnología que permite a las máquinas simular capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas.
Visión por ordenador
La capacidad de los sistemas de IA para interpretar y analizar imágenes y vídeos.
Automatización de procesos
Utilizar la IA para automatizar tareas repetitivas y manuales, mejorando la eficiencia y la productividad.
Aprendizaje supervisado
Tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados para predecir resultados futuros.
Mejora del aprendizaje
Tipo de aprendizaje en el que el modelo aprende por ensayo y error, maximizando las recompensas y minimizando las penalizaciones.
Transformación de datos
Una tecnología inventada por AdvantThink, utilizada en inteligencia artificial y ciencia de datos para analizar y transformar visualmente cualquier volumen de datos, en tiempo real y sin programación. Al igual que el morphing de imágenes, Data Morphing permite realizar transformaciones sucesivas de datos con acceso constante a todos los resultados de las etapas intermedias.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
La capacidad de las máquinas para comprender, interpretar y generar lenguaje humano.
Chatbot
Un programa de IA que utiliza la PNL para interactuar con los usuarios y responder a sus preguntas.
Red neuronal artificial
Un enfoque de la IA inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, utilizado en el aprendizaje automático.
Aprendizaje no supervisado
Tipo de aprendizaje automático en el que el modelo explora los datos para identificar patrones sin etiquetas previas.
Interfaz cerebro-ordenador (BCI)
Una tecnología que permite a las máquinas comunicarse directamente con el cerebro humano para controlar dispositivos.
Descubra los casos de uso que incorporan estos conceptos
GlossZoom sobre el fraude en los pagos
Combatir el fraude en los pagos con IA es un enfoque esencial para proteger a empresas y consumidores de las crecientes amenazas. Estos términos clave son esenciales para comprender y aplicar medidas eficaces de prevención y detección del fraude.
Fraude en los pagos
El fraude en los pagos se refiere a cualquier actividad fraudulenta destinada a realizar transacciones no autorizadas, engañosas o ilegítimas, causando pérdidas financieras a empresas y consumidores.
Algoritmo de detección del fraude
Un algoritmo de detección de fraudes es un conjunto de reglas y modelos de IA específicamente diseñados para analizar transacciones e identificar comportamientos sospechosos o fraudulentos.
Análisis de datos
El análisis de datos consiste en examinar e interpretar la información de las transacciones para identificar posibles patrones de fraude y adoptar las medidas preventivas adecuadas.
Autenticación biométrica
La autenticación biométrica utiliza características físicas o de comportamiento únicas, como huellas dactilares, reconocimiento facial o de voz, para verificar la identidad de un usuario al validar los pagos.
Análisis del comportamiento
El análisis del comportamiento supervisa los hábitos de uso y los patrones de conducta de un usuario para detectar cualquier actividad anormal que pueda indicar fraude.
Inteligencia colectiva
La inteligencia colectiva se refiere al uso de la IA para combinar datos e información de múltiples fuentes con el fin de mejorar la detección y prevención del fraude en los pagos.
Puntuación de riesgo
La puntuación de riesgo asigna un valor numérico a cada transacción, indicando el nivel de riesgo de fraude asociado a la misma. Las transacciones de alto riesgo pueden estar sujetas a una verificación adicional.
Inteligencia artificial para combatir el fraude
La Inteligencia Artificial es una tecnología que permite a las máquinas imitar las capacidades cognitivas humanas, como la toma de decisiones, el aprendizaje, el reconocimiento de patrones y muchas otras, para ayudar a detectar y prevenir el fraude en los pagos.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a los sistemas mejorar automáticamente a través de la experiencia y sin ser programados explícitamente. Esto permite a los algoritmos de detección del fraude adaptarse a las nuevas amenazas y mejorar su precisión con el tiempo.
Modelización predictiva
La modelización predictiva utiliza técnicas estadísticas y modelos de IA para anticipar comportamientos futuros basados en datos históricos, lo que ayuda a predecir intentos de fraude y contrarrestarlos eficazmente.
Verificación de dos factores (2FA)
La verificación de dos factores consiste en utilizar dos métodos distintos para autenticar a un usuario, como una contraseña y un código enviado a un teléfono móvil, lo que refuerza la seguridad de las transacciones.
Lista negra
Una lista negra es una base de datos que contiene información sobre cuentas, tarjetas de crédito o direcciones asociadas a actividades fraudulentas, lo que permite bloquear transacciones de fuentes sospechosas.
Descubra los casos de uso que incorporan estos conceptos
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