Fraud detection
Problema
Nuestro cliente necesitaba una manera rápida y eficaz de detectar transacciones de cambio de divisa fraudulentas. Con cerca de 15 transacciones por segundo la cantidad se hacía imposible revisar una a una las transacciones.
Solución
Desarrollamos un modelo predictivo usando redes neuronales artificiales capaces de detectar una posible transacción fraudulenta. Este modelo estaba optimizado para minimizar el error, en concreto los falsos positivos, situación de alta importante en fraude bancario.
Este proyecto consiguió los siguientes hitos:
- Ahorro de un 4% en gastos de plantilla destinados a monitorizar transacciones.
- Disminuyó el tiempo que tenía que esperar el usuario para ver ejecutada su transacción.
- El modelo demostró gran robustez frente a outliers y se complementó con un sistema de alerta para transacciones dudosas.
El proyecto se completó en un 20% menos de horas de las estimadas al inicio del mismo y de forma transparente para el usuario y la entidad bancaria.
