FRAUDE Y RIESGO
Detección de fraude: encontrar lo que merece una revisión más a fondo
La detección de fraude con TIMi estima, para cada transacción o caso, la probabilidad de que sea fraudulento, y muestra los factores que hay detrás de la alerta.
Puntuación de sospecha
Cada transacción o caso recibe una probabilidad, no un simple sí o no.
Patrones poco frecuentes
Modeler trabaja con eventos poco frecuentes, siempre que el historial sea representativo.
Explicado en cada alerta
Cada alerta incluye los factores que la han activado.
CÓMO FUNCIONA
Cómo funciona la detección de fraude.
Tres pasos, en un solo motor, en un servidor estándar sin clúster.
1. Preparar los datos
Anatella reúne el historial de transacciones, el contexto (canal, importe, frecuencia, ubicación) y los casos ya confirmados como fraude, y los estructura en variables.
2. Construir el modelo
Modeler compara el perfil de las transacciones fraudulentas conocidas con las actuales y estima una probabilidad de fraude, también en patrones raros o poco frecuentes.
3. Puntuar y explicar
Cada transacción o caso recibe una puntuación de sospecha con los factores que la explican, como una desviación respecto al comportamiento habitual o una combinación inusual de importe y canal.
Anatella
ModelerHACERLO BIEN
Las decisiones que dan forma a un modelo de fraude.
Un modelo de fraude trabaja junto a tus controles existentes, no en su lugar.
Combinar reglas y modelo
Las reglas de negocio recogen los casos conocidos y documentados. El modelo aporta la capacidad de detectar casos más sutiles o cambiantes. Ambos funcionan juntos.
Ser realista ante los nuevos esquemas
Un modelo entrenado con casos conocidos detecta primero patrones parecidos a los ya vistos. Los esquemas totalmente nuevos son más difíciles, y se cubren mejor añadiendo una detección de anomalías general.
Decidir el ritmo
Las puntuaciones pueden producirse casi en tiempo real o por lotes, según la arquitectura de despliegue y tus necesidades operativas.
EXPLICABILIDAD
Una alerta dice: mira aquí. Los factores dicen dónde.
Una puntuación de sospecha por sí sola indica que una transacción debe examinarse, no por qué. Un modelo de caja blanca muestra los factores detrás de cada alerta, para que los investigadores comprueben una pista concreta y no partan de una señal sin contexto.
Para los equipos antifraude
El tiempo de investigación por alerta baja, porque el factor desencadenante ya está identificado.
Para los requisitos de transparencia
Un modelo que justifica cada resultado variable a variable aporta la documentación necesaria para responder a las expectativas de transparencia, como el RGPD y el AI Act. La evaluación de conformidad en sí corresponde a tu equipo jurídico.
Para los responsables de los modelos
Los esquemas de fraude evolucionan. El Drift Report integrado en Modeler muestra cuándo un modelo pierde precisión, para actualizarlo cuando hace falta y no en una fecha fija.
DATOS
Los datos que utiliza un modelo de fraude.
Anatella se conecta a más de 80 fuentes, por lo que estos datos se pueden reunir sin desarrollo a medida previo.
Historial de transacciones
Importe, frecuencia, canal, marca de tiempo.
Contexto
Ubicación, dispositivo, historial de la cuenta.
Casos de fraude confirmados
La base de aprendizaje.
Reglas de negocio existentes
Integradas junto al modelo predictivo.
PRUEBAS
Modelos de fraude en producción.
Todavía no tenemos un caso de éxito publicado dedicado al fraude transaccional genérico. Estos dos despliegues son las referencias más cercanas.
Costes de cobro reducidos a la mitad
Un modelo predictivo detectó comportamientos sospechosos desde el primer mes tras activarse una suscripción. Ganancia neta: 1,7 millones de euros.
150 000 millones de transacciones al mes en un solo servidor
Anatella procesa las transacciones mensuales de una red de telecomunicaciones nacional, incluido el control del fraude, en un servidor estándar en 5 a 7 horas.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Puede el modelo detectar esquemas de fraude que nunca ha visto?
Un modelo entrenado con casos conocidos detecta primero patrones parecidos a los ya observados. Detectar esquemas totalmente nuevos es más incierto, y conviene acompañarlo de una detección de anomalías general.
¿Cuántos casos de fraude confirmados hacen falta?
No existe un umbral universal, pero con muy pocos casos el aprendizaje es más frágil. Modeler puede trabajar con eventos poco frecuentes, siempre que el historial disponible sea representativo.
¿Sustituye el modelo a nuestras reglas de negocio?
No, las complementa. Las reglas recogen los casos conocidos y documentados, y el modelo aporta la capacidad de detectar casos más sutiles o cambiantes.
¿En cuánto tiempo está disponible una puntuación tras una transacción?
Las puntuaciones pueden producirse casi en tiempo real o por lotes, según la arquitectura de despliegue y las necesidades operativas.
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