Coopeuch incorpora mecanismo de detección de fraude
Cliente:
Coopeuch
Industria:
Finanzas
Región:
Chile
Partner:
ARKHO
Entrega:
Q3, 2024
Ambiente:
Productivo
Como apoyo a la estrategia de gestión de riesgos
Desafío
Solución
Resultados
Coopeuch busca aumentar la eficiencia en la detección de fraudes transaccionales por medio de modelos de anomalías que permita identificar comportamiento atípicos en los datos, este proceso ha sido dividido en tres etapas:
ARKHO desarrolló una solución de Machine learning que permite segmentar a los clientes en grupos con comportamientos similares y luego, encontrar anomalías en dichos grupos.
Coopeuch logró una reducción del 70% en la cantidad de transacciones a analizar por parte del equipo de fraude. Se generaron reportes automatizados con granularidad diaria, con un score de anomalía asociado a cada una de las transacciones analizadas.
Reentrenamiento de hiperparámetros de manera automática cada 6 meses.
Coopeuch, una destacada institución financiera cooperativa, se enfrenta a desafíos significativos en la gestión de fraudes asociados a transacciones de tarjetas débito Mastercard, especialmente en Transferencias Electrónicas (TEF) desde cuentas vista. El proceso de verificación y detección de fraudes se realizaba de manera manual, lo que conllevaba a la identificación tardía de estas transacciones fraudulentas, generando impactos negativos en la seguridad y la integridad de las operaciones financieras.
“La incorporación de Inteligencia Artificial Generativa como apoyo a generar contenido relevante en nuestro procesos de comunicaciones interna ha sido fundamental para reducir los tiempos y poder transmitir información específica y oportuna a nuestros colaboradores. Con la ayuda de ARKHO, como un partner estratégico, estamos explotando el potencial uso de la IA para entregar un valor al negocio a través de tecnología y la innovación“