Problema empresarial
Una organización de servicios financieros tenía como objetivo reducir los falsos negativos y mejorar la precisión de la detección de fraudes en las transacciones en línea en las que no hay tarjetas presentes (CNP), especialmente dentro de los grupos de comerciantes de aerolíneas.
Acciones tomadas
· Diseñado de forma escalable ecosistema de detección de fraude hombre-máquina combinando modelos de aprendizaje automático automatizados con revisión humana.
· Modelos de clasificación aplicados para identificar patrones de transacciones sospechosas.
· Resultados del modelo integrados en los flujos de trabajo de revisión de fraudes operativos.
Resultados conseguidos
· Mejora de la precisión de la detección de fraudes.
· Reducción de los falsos negativos en la identificación de fraudes.
· Logrado Reducción del 20% en el esfuerzo de revisión manual.
· Mejora de la eficiencia de las operaciones de fraude en los servicios comerciales.
Pregunta para el formulario de contacto: ¿Los equipos de fraude están sobrecargados de revisiones manuales?
