{"id":4422,"date":"2020-09-11T09:18:29","date_gmt":"2020-09-11T09:18:29","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.bluetab.net\/?p=4422"},"modified":"2020-09-11T09:18:29","modified_gmt":"2020-09-11T09:18:29","slug":"modelo-de-prediccion-de-fraude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/2020\/09\/modelo-de-prediccion-de-fraude\/","title":{"rendered":"Modelo de predicci\u00f3n de Fraude"},"content":{"rendered":"

Dise\u00f1o del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera l\u00edder del mercado Espa\u00f1ol\u00a0<\/b><\/p>\n

Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegaci\u00f3n seg\u00fan su similitud con las sesiones en las que se ha producido una transferencia fraudulenta. La salida de este algoritmo ser\u00e1 un scoring (o una probabilidad) que permitir\u00e1 ordenar dichas sesiones por su probabilidad de ser fraudulentas.\u00a0<\/p>\n

Para ello se utiliza informaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de alertas y reclamaciones de fraude en Transferencias de Banca a Distancia , as\u00ed como la informaci\u00f3n diaria de las sesiones de navegaci\u00f3n por la web y en la APP; siendo por tanto el p\u00fablico objetivo o poblaci\u00f3n sobre la que se va a ejecutar este modelo aquella que haya iniciado una sesi\u00f3n por uno u otro medio.<\/p>\n

Nuestra metodolog\u00eda se basa en la construcci\u00f3n del target en el cruce entre fraude e informaci\u00f3n de navegaci\u00f3n (proceso m\u00e1s cr\u00edtico de un modelo predictivo), en el diagn\u00f3stico de incoherencias entre operaciones fraudulentas que no cuenten con una sesi\u00f3n asociada de los datos an\u00f3malos con alg\u00fan registro incorrecto en la fecha. <\/p>\n

CASOS DE \u00c9XITO<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"woman\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Entidad financiera l\u00edder en su geograf\u00eda<\/a><\/h2>\n

Modelo de monitoreo de faltantes en el canal ATM. Nuestro cliente es una entidad financiera de servicios universales y l\u00edder en su geograf\u00eda. Como todo el sector y en su proceso de optimizaci\u00f3n continua de su gesti\u00f3n del canal ATM…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"person\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Utility multinacional del sector energ\u00e9tico<\/a><\/h2>\n

Optimizaci\u00f3n del 50% en los costes AWS.Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energ\u00eda con inversiones en extracci\u00f3n, generaci\u00f3n y distribuci\u00f3n, con importante implantaci\u00f3n en Europa y Latinoam\u00e9rica. En los \u00faltimos a\u00f1os ha emprendido un importante proceso…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"assorted\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

NPS<\/a><\/h2>\n

Proyecto para el \u00e1rea de Customer Experience de un operador Telco. Preparaci\u00f3n y an\u00e1lisis cuantitativo y cualitativo de encuestas de clientes para la determinaci\u00f3n del indicador b\u00e1sico de la experiencia de cliente con la compa\u00f1\u00eda y sus servicios. El equipo…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"man\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Modelo de predicci\u00f3n de Fraude<\/a><\/h2>\n

Dise\u00f1o del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera l\u00edder del mercado Espa\u00f1ol\u00a0Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegaci\u00f3n seg\u00fan su similitud con las sesiones en las que se…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"white\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

CRM con inteligencia artificial<\/a><\/h2>\n

En el acompa\u00f1amiento a la estrategia tecnol\u00f3gica de una de las entidades financieras l\u00edderes, se implementa un algoritmo de machine learning para predecir y priorizar el mejor mix de offering a proponer a los clientes, con el objetivo de incrementar…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dise\u00f1o del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera l\u00edder del mercado Espa\u00f1ol\u00a0 Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegaci\u00f3n seg\u00fan su similitud con las sesiones en las que se ha producido una transferencia fraudulenta. La salida de este algoritmo ser\u00e1 un scoring (o […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4424,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_header_footer","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[10],"tags":[15],"class_list":["post-4422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-casos","tag-augmented-analytics"],"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/beta.bluetab.net\/wp-content\/uploads\/2020\/09\/kaleidico-3v8xo5gbusk-unsplash-scaled-1.jpeg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4422","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4422"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4422\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4424"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4422"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4422"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4422"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}