Detecte fraude comparando contra casos ya confirmados, sin sacar los datos de su sistema.
Bancos, fintechs y aseguradoras necesitan saber cuándo una transacción o un reclamo se parece sospechosamente a patrones de fraude conocidos. Buscamos esa similitud en la misma base de datos donde ya vive la información de sus clientes, no en un servicio aparte.
Hablemos de su casoEsto es lo que cambia frente al stack típico:
La mecánica y el límite, de una vez:
Cómo lo implementamos
Convertimos el comportamiento transaccional (monto, frecuencia, ubicación, dispositivo) en una columna Vector; con CREATE VECTOR INDEX + SEARCH encontramos transacciones parecidas a casos de fraude ya confirmados, combinable con sus reglas de negocio tradicionales en el mismo WHERE.
Qué no resolvemos
No reemplazamos un modelo de scoring de fraude entrenado (un XGBoost, una red neuronal): resolvemos la búsqueda de casos similares, no la decisión final automatizada. Para eso sigue necesitando un modelo de machine learning tradicional o reglas de negocio encima.
Para quién es: Fintech · Banca · Seguros · E-commerce: fraude en checkout · Plataformas de pagos
Preguntas frecuentes
¿Reemplaza nuestro motor de reglas actual?
No. Se combina con él en la misma consulta: sus reglas de negocio y la búsqueda de similitud corren juntas.
¿Necesitamos un data scientist para usarlo?
Para el modelo de scoring final, sí. Para la búsqueda de transacciones similares a casos ya confirmados, no.
¿Los datos de nuestros clientes salen de nuestra infraestructura?
No. Corre embebido donde usted decida: dentro de su propia infraestructura si así lo requiere su regulación.