Caso de éxito

Modelo de detección de fraude

en transferencias internacionales

El reto

Las entidades bancarias sufren intentos de fraude, entre los que se incluye la suplantación de identidad. El equipo de hechos delictivos es un departamento encargado de detectar los diferentes intentos de fraude y bloquean las operaciones identificadas como fraudulentas.

El objetivo

Se quiere mejorar y acelerar la detección del fraude relacionado con transacciones internacionales. El modelo prioriza las transferencias que tienen más probabilidad de ser fraudulentas y facilita la detección por parte de equipo de seguridad de manera más eficiente.

¿Cómo lo hemos hecho?

  • Machine learning
  • Gradient boosting (XGBoost)
  • Word2Vec

El resultado

La solución ayuda al equipo de hechos delictivos a priorizar los casos de fraude a analizar. El sistema permite a las entidades bancarias a ser más eficientes y rápidas en la detección, facilitando la recuperación del dinero defraudado y mejorando la satisfacción del cliente.