ANTIFRAUDE BASADO EN DATOS
10 señales.
Reglas explicables.
Sistema de detección calibrado con distribuciones percentiles de datos reales, en lugar de límites elegidos por intuición.
Ver enfoque técnico
- Desafío
- Distinguir comportamientos sospechosos de errores legítimos sin saturar al equipo con alertas.
- Implementación
- Análisis de una muestra de aproximadamente 3.000 pagos y 1.232 usuarios. Calibración por percentiles, revisión de códigos de rechazo entre proveedores e investigación de vínculos entre cuentas.
- Decisión clave
- Se eliminó una señal porque los datos mostraron que no diferenciaba cuentas legítimas de fraudulentas. El objetivo era calidad de evidencia, no cantidad de reglas.
