Soluciones / Detección de fraude

Detección de fraude y anomalías

Cada operación se revisa en segundos contra patrones aprendidos de tu propio historial, con un motivo en cada alerta y un umbral que controlas tú.

Finanzas Riesgo ML
100% revisado
en 1–3 segundos por operación
Motivos en cada alerta
no una puntuación opaca
El umbral es tuyo
ajustado a la capacidad de revisión real
Para quién es

Equipos de riesgo de finanzas, fintech y marketplace con volumen suficiente para que la revisión manual ya no lo vea todo.

Respuesta corta

Un modelo aprende cómo es lo normal en tus datos — importes, horarios, contrapartes, dispositivos, secuencias — y puntúa cada operación según llega. Todo lo que supera tu umbral pasa a una cola de revisión con los motivos que la dispararon y el historial comparable que el revisor necesita. Cada decisión del revisor vuelve al modelo, que sigue aprendiendo de los criterios de tu propio equipo.

El problema

Las reglas atrapan lo que a alguien se le ocurrió hace dos años, y todo lo nuevo llega en forma de contracargo.

01

Las reglas estáticas se quedan viejas

Un umbral escrito cuando el negocio era más pequeño ahora marca la mitad de los pedidos grandes legítimos y se pierde el patrón que de verdad cuesta dinero. Nadie se atreve a tocarlo porque nadie sabe qué protege.

02

El límite real es la capacidad de revisión

La cola tiene más de lo que el equipo puede mirar, así que la mitad inferior se aprueba sin verla. Cada caso real que está ahí es una pérdida que nadie atribuirá jamás.

03

Bloquear a clientes honestos cuesta más que el fraude

Un sistema demasiado apretado rechaza operaciones buenas, y cada rechazo es una venta perdida más un ticket de soporte más un cliente que la próxima vez prueba con la competencia.

Cómo funciona

Del disparador al resultado, paso a paso.

01

Etiquetamos el historial con honestidad

Fraude confirmado, contracargos, disputas y casos que resultaron legítimos. El fraude es raro, así que aquí la calidad del etiquetado de los positivos importa más que en casi cualquier otro modelo.

02

Construimos variables de comportamiento

Desviación respecto al patrón del propio cliente, velocidad, cambios de dispositivo y ubicación, historial de la contraparte, hora del día, secuencia de acciones. El importe por sí solo es la señal más débil del conjunto.

03

Combinamos modelo y reglas

El modelo atrapa patrones desconocidos; las reglas explícitas atrapan los conocidos y todo lo que exija un regulador. Las reglas siguen siendo editables por tu equipo, y las dos capas se reportan por separado.

04

Fijamos el umbral según tu capacidad

El intercambio entre atrapar más y revisar más se plantea de forma explícita, con la curva precision-recall delante. Situamos el punto de operación donde tu equipo puede trabajar la cola de verdad.

05

Cerramos el bucle de aprendizaje

Las decisiones de los revisores se registran y se convierten en datos de entrenamiento. El rendimiento del modelo y la concordancia entre revisores se informan cada mes, y el reentrenamiento sigue calendario en lugar de esperar a un incidente.

Antes / después

Qué cambia en la práctica.

Hoy, a mano
×Reglas estáticas escritas hace años
×Una cola mayor de lo que el equipo puede revisar
×Patrones nuevos descubiertos vía contracargos
×Buenos clientes rechazados sin explicación
Con la automatización en marcha
Cada operación puntuada en segundos
Una cola dimensionada a la capacidad que tienes
Patrones nuevos detectados sin escribir una regla
Cada alerta lleva sus motivos y su historial comparable
Qué recibes

Entregado, no demostrado.

Un historial de fraude etiquetado y una lectura honesta de lo que permite
Un modelo de puntuación más una capa de reglas editable, reportados por separado
Una cola de revisión con motivos, evidencia y decisión en un clic
Un umbral fijado desde la curva precision-recall, contigo delante
Un bucle de aprendizaje, informe mensual de rendimiento y reentrenamiento
Construido con

Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.

Python scikit-learn XGBoost Isolation Forest Kafka PostgreSQL Redis FastAPI
Tiempo a producción8–12 semanas
Precio del proyectoPrecio fijo
Primer pasoMini-auditoría gratis
Límites honestos

Cuándo esta no es la solución adecuada.

·Con muy pocos casos de fraude confirmados no hay nada que aprender. Primero van las reglas y el proceso de revisión, y el modelo se vuelve posible cuando se acumulen casos.
·Si nadie puede revisar las alertas, un detector mejor solo hace crecer la cola. La capacidad de revisión tiene que existir antes de que valga la pena construir la detección.
·Si un regulador exige un conjunto de reglas concreto y auditable, el modelo lo complementa y no lo sustituye, y lo diseñaremos con esa restricción por delante.

Lo que nos preguntan sobre esto

Eso es un dial, no un hecho. Te enseñamos la curva precision-recall y fijamos el umbral donde está tu capacidad de revisión, y luego informamos ambos números cada mes para que puedas moverlo a conciencia.

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La mini-auditoría es gratis: desmontamos tu versión de este proceso y te decimos claramente si automatizarlo compensa. Si compensa, recibes un alcance y un precio fijo.