Modelo de predicción de Fraude

Diseño del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera líder del mercado Español 

Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegación según su similitud con las sesiones en las que se ha producido una transferencia fraudulenta. La salida de este algoritmo será un scoring (o una probabilidad) que permitirá ordenar dichas sesiones por su probabilidad de ser fraudulentas. 

Para ello se utiliza información de la gestión de alertas y reclamaciones de fraude en Transferencias de Banca a Distancia , así como la información diaria de las sesiones de navegación por la web y en la APP; siendo por tanto el público objetivo o población sobre la que se va a ejecutar este modelo aquella que haya iniciado una sesión por uno u otro medio.

Nuestra metodología se basa en la construcción del target en el cruce entre fraude e información de navegación (proceso más crítico de un modelo predictivo), en el diagnóstico de incoherencias entre operaciones fraudulentas que no cuenten con una sesión asociada de los datos anómalos con algún registro incorrecto en la fecha.