La AAFMAA es la Asociación de Ayuda Mutua de las Fuerzas Armadas de Estados Unidos, una organización sin ánimo de lucro. Ofrece servicios financieros y apoyo a los miembros de las fuerzas armadas. Con más de 95 800 miembros, cónyuges y familiares a su cargo, la Asociación gestiona aproximadamente 1,26 billones de dólares en activos.
Como proveedor de servicios financieros sin fines de lucro que sirve a familias militares desde 1879, AAFMAA maneja datos altamente sensibles en sus divisiones de seguros y gestión de patrimonios. Con el creciente escrutinio regulatorio, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), el GDPR de la UE y la Ley Gramm-Leach-Bliley, es primordial para la organización garantizar la integridad y seguridad completas de los datos. La división de hipotecas en particular se enfrenta a auditorías rigurosas por parte de los reguladores estatales. Cada préstamo debe ser completamente rastreable, seguro y compatible, desde su originación hasta su cierre.
Así pues, cuando se produjo un ciberataque, quedó claro que los sistemas tradicionales ya no eran suficientes. Los proveedores externos se mostraron dispuestos a cubrir esas carencias. Pero la AAFMAA quería adoptar un enfoque más inteligente para la detección de anomalías y la prevención del fraude. Necesitaba una solución capaz de analizar datos en tiempo real, así como de detectar y evitar amenazas, y que al mismo tiempo se adaptara a los requisitos de cumplimiento normativo en constante evolución: lo ideal era una solución desarrollada internamente.
«Decidimos crear un sistema que se basara en una base de datos como fuente principal de información y que utilizara modelos de lenguaje a gran escala (LLM) en nuestro propio entorno alojado, junto con los métodos de integración de datos más modernos, para detectar vulnerabilidades», explica Amarish Pathak, director técnico de AAFMAA. «Bajo mi dirección, pusimos en marcha una iniciativa estratégica para integrar la IA en nuestro entorno Adabas y Natural. El objetivo era crear un motor interno de detección de anomalías que pudiera aprovechar los registros de datos de Adabas y emplear técnicas modernas de aprendizaje automático para identificar anomalías y prevenir el fraude en tiempo real».
Pronto surgieron resultados tangibles tras el inicio de los trabajos para crear el motor. Hasta ahora, cinco casos de uso ya muestran un enorme potencial:
Aunque AAFMAA está justo al comienzo de su andadura, el equipo ya ha aprendido varias lecciones importantes: "Usar el aprendizaje automático no se trata solo de automatización", explica Pathak. "Ha hecho que nuestros empleados sean mucho más inteligentes en la detección de fraudes y anomalías. Estamos construyendo una cultura de pensadores profundos".
Pero los beneficios no solo se sienten en el aprendizaje y la mejora continuos. Desde la implementación del motor, los costos operativos han disminuido significativamente ya que los proveedores externos han sido reemplazados por soluciones internas de IA confiables. Esto le da a AAFMAA más independencia y flexibilidad, y libera presupuesto para una mayor inversión en innovación.
Recientemente, el motor de IA se integró en Encompass, la Plataforma de Originación de Préstamos de AAFMAA, así como en sus procesos de suscripción. Esto ha puesto las capacidades de detección de fraude en tiempo real en manos de las unidades de negocio principales. Ha impulsado significativamente la confianza en la integridad de los datos en todos los departamentos.
Cada estado en América tiene diferentes reglas de cumplimiento. Antes de emprender este proyecto, este grado de variación regulatoria habría sido un campo minado. Ahora, las reglas son personalizables estado por estado, lo que ha mejorado la preparación para auditorías y reducido el riesgo de multas.
Lo más importante, sin embargo, son los beneficios que obtienen los miembros que confían sus datos y sus medios de vida a la Asociación. Al adoptar la tecnología de IA de manera reflexiva y ponerla a trabajar dentro de una base de datos confiable y potente, AAFMAA ha transformado la forma en que se protegen, analizan y utilizan los datos de sus clientes para tomar decisiones más inteligentes. Los ciclos de desarrollo más rápidos con codificación y pruebas asistidas por IA significan que la innovación es más fácil que nunca.
La integración de la inteligencia artificial por parte de la AAFMAA en su entorno Adabas & Natural supone un hito importante en su proceso de modernización. Al combinar décadas de experiencia con tecnología de vanguardia, la organización ha creado un sistema preparado para el futuro que protege sus datos y los de sus miembros, potencia a sus equipos y garantiza el cumplimiento normativo en un panorama regulatorio cada vez más complejo.
Para otras organizaciones que atraviesan desafíos similares, la historia de AAFMAA ofrece un poderoso ejemplo de cómo la modernización continua, combinada con la tecnología adecuada y un socio compatible, puede generar resultados revolucionarios.
«No considero a Software AG como un proveedor. Lo veo como parte de la familia».
— Amarish Pathak, Director de Tecnología, AAFMAA
Software GmbH ha dividido Adabas & Natural y ARIS en empresas independientes, cada una de las cuales se gestiona de forma autónoma para llevar a cabo iniciativas específicas de crecimiento e innovación.
Software AG colabora con las empresas para modernizar las aplicaciones de Adabas y Natural, garantizando la eficiencia y la preparación para el futuro mediante estrategias de transformación digital.
Una estrategia nativa en la nube le ayuda a armonizar su entorno de TI, mejorar la velocidad de entrega y mantener el desarrollo alineado con sus nuevas aplicaciones.