Financial Fraud Intelligence
Detecte anomalías y priorice lo que merece atención.
01 / El problema de negocio
El monitoreo basado en reglas genera demasiadas alertas y no detecta patrones nuevos. Los analistas dedican su tiempo a descartar falsos positivos en lugar de investigar el riesgo real.
02 / La capacidad
- 01
Detección de anomalías sobre transacciones y eventos
- 02
Priorización de alertas según riesgo
- 03
Una explicación de cada alerta que los analistas pueden entender
- 04
Monitoreo y evaluación de modelos en el tiempo
03 / La arquitectura
Para equipos de tecnología e ingeniería
Pipelines de variables y MLOps con MLflow, Vertex AI o SageMaker; explicabilidad por alerta; las demostraciones se ejecutan exclusivamente con datos sintéticos.
- 01EventosTransacciones y actividad
- 02VariablesIngeniería de características
- 03ModelosAnomalías + supervisados
- 04ScoringAPI en tiempo real
- 05AlertasPrioridad y explicación
- 06MonitoreoDeriva y evaluación
04 / Qué incluye un piloto
- 1Un escenario de fraude y un alcance de datos definidos
- 2Pipeline de variables y modelos base
- 3API de scoring y una vista de revisión de alertas
- 4Un informe de evaluación con sus limitaciones
Solución en validación activa. El piloto y su alcance se definen con cada cliente.