{"id":6193,"date":"2020-09-17T14:30:00","date_gmt":"2020-09-17T14:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluetab.net\/?p=6193"},"modified":"2020-09-17T14:30:00","modified_gmt":"2020-09-17T14:30:00","slug":"deteccion-de-fraude-bancario-con-aprendizaje-automatico-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluetab.mx\/en\/2020\/09\/deteccion-de-fraude-bancario-con-aprendizaje-automatico-ii\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de Fraude Bancario con aprendizaje autom\u00e1tico II"},"content":{"rendered":"

Detencci\u00f3n de fraude bancario con aprendizaje autom\u00e1tico II<\/h1>\n
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\u00a1Un modelo para pillarlos a todos !<\/strong><\/p>\n

La creaci\u00f3n de modelos descriptivos y predictivos se basa en la estad\u00edstica y el reconocimiento de patrones de grupos con caracter\u00edsticas similares. Hemos creado una metodolog\u00eda que permite la detecci\u00f3n de anomal\u00edas usando el comportamiento hist\u00f3rico de transacciones del canal ATM para una de las entidades financieras m\u00e1s importantes en Latam.<\/p>\n

Mano a mano con el cliente y un grupo de estadistas y expertos en tecnolog\u00eda, hemos creado una herramienta para los procesos de auditor\u00eda que facilita la detecci\u00f3n de anomal\u00edas en los frentes m\u00e1s importantes y accionables para el negocio. Desde problemas operativos, de disponibilidad, errores tecnol\u00f3gicos, hasta fraude interno o externo.<\/p>\n

El canal de ATMs representa una \u00e1rea de negocio que se encuentra sometida a contacto directo con el p\u00fablico usuario, y es vulnerable por razones como la conectividad y fallas de hardware. El n\u00famero de transacciones diarias de una red de m\u00e1s de 2000 cajeros involucra una cantidad enorme de indicadores y m\u00e9tricas registradas tanto de car\u00e1cter tecnol\u00f3gico, como tambi\u00e9n operativo. Actualmente un grupo de auditores se da a la tarea de muestrear y analizar de manera manual este stream de datos para identificar riesgos sobre la operativa del canal ATM.<\/p>\n

Las caracter\u00edsticas de la operativa, hacen que la tarea de reconocer patrones sea diferente para cada ATM dado que la tecnolog\u00eda en cada unidad y el volumen de transacciones est\u00e1 influenciada por factores como el fen\u00f3meno estacional, la demograf\u00eda e incluso el estatus econ\u00f3mico de la zona. Para hacer frente a este reto \/bluetab desarroll\u00f3 un framework alrededor de Python y SQL para la segmentaci\u00f3n de las tipolog\u00edas m\u00e1s adecuadas conforme a criterios variables, y la detecci\u00f3n de anomal\u00edas sobre un conjunto de m\u00e1s de 40 indicadores clave para la operativa del canal. Para ello se  involucraron modelos de aprendizaje no supervisado, y  series de tiempo que nos permiten identificar entre grupos de cajeros comparables y lograr una detecci\u00f3n de anomal\u00edas m\u00e1s certera.<\/p>\n

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Los resultados de este framework, puramente matem\u00e1ticos, fueron condensados y traducidos en m\u00e9tricas de vulnerabilidad manejables para el negocio, y que desarrollamos de la mano del usuario final en Qliksense. De esta manera pusimos en manos del cliente un entorno de an\u00e1lisis que cubre todos los aspectos importantes de la operativa pero que adem\u00e1s permite incorporar otras casu\u00edstica a demanda.<\/p>\n

Ahora los auditores pueden hacer an\u00e1lisis sobre meses de informaci\u00f3n que considera las situaci\u00f3n temporal del mercado, la posici\u00f3n geogr\u00e1fica o las caracter\u00edsticas tecnol\u00f3gicas y transaccionales, donde antes solo ten\u00edan capacidad para analizar muestras.<\/p>\n

Trabajamos con nuestro cliente para impulsar iniciativas que permitan incorporar la tecnolog\u00eda y hacer m\u00e1s eficiente la operaci\u00f3n y agilizar el tiempo de respuesta ante cualquier incidencia.<\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s de lo que ofrecemos y ver otros casos de \u00e9xito?<\/h5>\n


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SOLUCIONES, <\/b>SOMOS EXPERTOS<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\tDATA STRATEGY<\/h5>\n

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\n\t\t\t\t\t\tAUGMENTED ANALYTICS<\/h5>\n

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