ANTIFRAUDE BASEADO EM DADOS
10 sinais.
Regras explicáveis.
Um sistema de detecção calibrado com distribuições percentílicas de dados reais, em vez de limites escolhidos por intuição.
Ver abordagem técnica
- Desafio
- Distinguir comportamento suspeito de erros legítimos sem sobrecarregar a equipe com alertas.
- Implementação
- Análise de uma amostra de aproximadamente 3.000 pagamentos e 1.232 usuários. Calibração por percentis, revisão de códigos de recusa entre provedores e investigação de vínculos entre contas.
- Decisão que fez diferença
- Um sinal foi removido porque os dados mostraram que não separava contas legítimas de fraudulentas. O objetivo era qualidade de evidência, não quantidade de regras.
