Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Wells Fargo entrena un modelo fundacional de 1.000 millones de parámetros para detectar fraude

Relevancia 48 de 100 Estados Unidos, California

Útil para CEO y dirección 55%CTO y tecnología 50%

Freddy Lecue, responsable de IA en Wells Fargo, explicó que el banco preentrenó desde cero su primer modelo fundacional con miles de millones de transacciones mensuales, sin pesos de modelos abiertos. Según Lecue, supera al sistema XGBoost en producción, sube la tasa de detección de fraude, reduce falsos positivos y responde dentro de la ventana de 250 milisegundos. Ya se trabaja en una versión de 11.000 millones de parámetros.

Qué significa

Un único modelo sustituye a varios clasificadores especializados y reduce la dependencia de variables diseñadas a mano. Para el cliente, la decisión de aprobar o rechazar una operación con tarjeta debe llegar en menos de un cuarto de segundo.

Fuentes originales

Resumen de Hoy en IA. Pulsa una fuente para leer la noticia completa en su idioma original.

También ese día

Todas las noticias de IA del viernes 23 de octubre de 2026 ->