La cofundadora de Confluent, Neha Narkhede, anunció hoy una nueva empresa de tecnología financiera, Oscilar, que está desarrollando una plataforma “impulsada por IA” para ayudar a las instituciones financieras a proteger las transacciones en línea del fraude y el robo.
oscilar es completamente autofinanciado, respaldado por $ 20 millones que Narkhede y el otro cofundador de la compañía, Sachin Kulkarni, contribuyeron ellos mismos. Narkhede dice que optaron por no recibir fondos externos para poder “construir y escalar rápidamente la empresa” a medida que se lanza públicamente.
“Sachin y yo estábamos en empresas con algunos de los mejores talentos de ingeniería del mundo, pero ambos estábamos confundidos por lo engorrosa y, francamente, ineficaz que era la tecnología de toma de decisiones de riesgo predominante”, dijo Narkhede a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Convencidos de que la tecnología de toma de decisiones sobre fraude y riesgo requiere una revisión, hemos estado trabajando bajo el radar durante los últimos dos años para construir una empresa que aborde este problema”.
Antes de cofundar Oscilar, Kulkarni fue director senior de ingeniería en Facebook, donde dirigió la división que ayudó a construir la nube privada interna de Facebook. Mientras tanto, Narkhede, además de co-lanzar Confluent, era un ejecutivo de LinkedIn que supervisaba los esfuerzos de la red para escalar su flujo de datos.
Con Oscilar, Narkhede y Kulkarni buscaron abordar lo que caracterizan como un “aumento dramático” en el riesgo de fraude de transacciones en línea para las empresas. La pandemia aceleró aún más la explosión de las transacciones en línea durante la última década, señalan, lo que provocó un aumento correspondiente en el riesgo de fraude, crédito y seguros.
En su punto, más personas están usando tecnología de pagos digitales que nunca, con un 2022 encuesta del Banco Mundial que descubrió que dos tercios de los adultos en todo el mundo ahora hacen o reciben un pago digital. Al mismo tiempo, el riesgo ciertamente ha aumentado. Investigación de enebro espera que las pérdidas por fraude de pagos en línea eclipsarán los $ 200 mil millones para 2025.
Por supuesto, Oscilar está lejos de ser el primero en intentar abordar el problema masivo del riesgo de pagos. Nivelo se lanzó recientemente con $ 2.5 millones en fondos iniciales para su plataforma que protege las transacciones ACH. Sardine ha obtenido 51,5 millones de dólares para desarrollar tecnología de detección de anomalías para pagos fintech. Otros jugadores en el espacio incluyen Fraugster, Bouncer (que Stripe adquirió en 2021) y Hawk AI, el último de los cuales comercializó sus productos específicamente para los bancos.
Pero Narkhede argumenta que muchas de las plataformas que existen no son suficientes.
“Las inversiones de la mayoría de las empresas en protección contra el fraude y los riesgos no han seguido el ritmo de la proliferación de transacciones en línea”, dijo Narkhede. “En pocas palabras, las tecnologías existentes se basan en información incompleta y desactualizada sobre el comportamiento del usuario”.
Lo que hace que Oscilar sea diferente, dice Narkhede, es la fuerte dependencia de la plataforma en la IA y el aprendizaje automático. Pero no cualquier IA: Narkhede afirma que la IA de Oscilar, desarrollada internamente, requiere muchos menos datos propios y de terceros sobre incidentes de fraude anteriores de los clientes para entrenar modelos de aprendizaje automático.
“Integramos señales de riesgo anónimas agregadas de toda nuestra red de clientes en nuestros modelos de aprendizaje automático, [and] nuestros modelos de aprendizaje automático se entrenan y prueban continuamente”, explicó Narkhede. “Este proceso es rápido ya que hemos automatizado el circuito de retroalimentación que actualiza nuestros modelos. Como resultado, automáticamente se vuelven más inteligentes con el tiempo”.
Oscilar también ofrece un conjunto de herramientas que los equipos de operaciones de riesgo pueden usar para crear nuevos modelos de riesgo, probarlos, monitorearlos e implementarlos sin tener que escribir código. Esto libera a estos equipos de tener que depender de los ingenieros para la intervención y el soporte técnico, dice Narkhede.
“Con Oscilar, nuestros clientes tienen visibilidad del modelo y determinan todos los parámetros y datos que se incluyen en el modelo”, continuó. “De hecho, como parte de nuestro proceso de incorporación, tomamos los datos de los clientes y los incorporamos al modelo para asegurarnos de que funciona correctamente y de que no estamos introduciendo sesgos. Oscilar tiene personas al tanto durante todo el proceso y comparte los resultados con la empresa para garantizar que el rendimiento sea bueno y que el modelo funcione correctamente”.
Dada la competencia en el espacio de defensa contra el fraude, Oscilar definitivamente tiene mucho trabajo por hacer. La financiación también podría ser un desafío, particularmente dadas las recientes quiebras bancarias de alto perfil. De acuerdo a según CrunchBase, la inversión de riesgo en empresas fintech en 2022 alcanzó los 81.000 millones de dólares a diciembre de 2022, un 41 % menos que el máximo de 2021 con 137.000 millones de dólares.
Pero en lo que podría ser una señal positiva, Narkhede afirma que Oscilar ya está trabajando con “docenas” de clientes fintech.
“Trajimos silenciosamente a docenas de ingenieros con décadas de experiencia de Facebook, Google, Uber y Confluent que tienen una gran experiencia en la construcción de sistemas de datos impulsados por IA altamente escalables”, dijo. “El lanzamiento público de Oscilar nos permite interactuar con una gama aún más amplia de clientes y socios potenciales”.
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