Detección de fraudes financieros

Problema comercial

El fraude financiero afecta a todo, desde tarjetas de regalo hasta hipotecas de viviendas y, a menudo, implica el robo de identidad. Cuando se accede a las cuentas de un consumidor de forma fraudulenta o se las utiliza de esa manera, el objetivo es que los motores de detección detengan la actividad fraudulenta de inmediato. Pero en la práctica, con frecuencia se realizan varias transacciones fraudulentas antes de que los motores bloqueen las cuentas. Como resultado, las instituciones financieras sufren pérdidas y los consumidores experimentan inconvenientes o, peor aún, robo de identidad. La solución ideal sería verificar todas las transacciones financieras en varias fuentes de datos en busca de fraude y, luego, detener cada transacción que las reglas determinen como fraudulenta.

Solución Alteryx

La detección de fraudes suele depender de la correlación de datos de múltiples fuentes. La mayoría de las organizaciones no están preparadas para analizar transacciones entre silos, por lo que incluso si pudieran detectar que está ocurriendo un fraude, tienen dificultades para probarlo o bloquearlo.

Con la analítica, las empresas pueden automatizar la prueba de todos los puntos de datos, para luego identificar valores atípicos que indiquen riesgo y analizarlos en detalle. Con insights sobre datos transaccionales en tiempo real, los investigadores pueden detectar el fraude en el momento en que ocurre y tomar medidas inmediatas para reducir las pérdidas que este provoca.

Alteryx Machine Learning provee una plataforma de aprendizaje automático escalable sin necesidad de codificación, donde los datos de fraudes pasados se pueden usar para predecir fraudes futuros. Nuestra plataforma incluso recomendará el modelo de aprendizaje automático que mejor se adapte a los datos y al objetivo. Una vez que se crea el modelo, puedes usarlo para predecir fraudes en futuras transacciones.

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