Contáctenos y descubra cómo nuestras soluciones avanzadas en detección de fraudes pueden ayudarle a mitigar riesgos y proteger sus activos

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Beneficios de nuestro Servicio de Detección de Fraudes

¿Qué problemas resuelve?

• Detección rápida de fraudes: Nuestro servicio permite identificar transacciones fraudulentas de forma rápida y precisa, minimizando riesgos financieros.

• Prevención de pérdidas futuras: Ayudamos a prevenir pérdidas en el futuro, lo que reduce costos asociados a siniestros y reclamaciones fraudulentas.

• Optimización de recursos: Las herramientas de detección de fraudes automatizan el análisis de datos, ahorrando tiempo y recursos.

• Mejora de procesos de negocio: Detectar irregularidades en clientes mejora procesos internos y refuerza la seguridad.

• Adaptación a nuevos tipos de fraudes: Nuestra tecnología detecta tanto fraudes conocidos como patrones nuevos, preparando a las empresas ante nuevas amenazas.

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  Metodología Neuronet para Detección de Fraudes

  Nuestra metodología se basa en un proceso claro y estructurado para la identificación y prevención de fraudes en grandes volúmenes de datos:

  Paso	Descripción
  1. Selección de atributos	Selección de las variables más relevantes para el análisis de fraude.
  2. Reducción de dimensionalidad	Simplificación de los datos para enfocarse solo en las variables clave.
  3. Limpieza de datos	Eliminar datos incorrectos o incompletos para asegurar precisión.
  4. Generación de atributos nuevos	Creación de atributos adicionales que pueden indicar fraude, como promedios de gastos.
  5. Transformación de datos	Conversión de datos para facilitar el análisis, como transformar datos nominales en binarios.
  6. Minería de datos	Uso de algoritmos avanzados, como redes neuronales y máquinas de soporte vectorial (SVM), para construir modelos predictivos.

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  Tecnologías disponibles para la Detección de Fraudes

  Nuestro enfoque utiliza las últimas tecnologías en análisis de datos para detectar fraudes de forma precisa y efectiva. A continuación, te explicamos las opciones clave:

  1. Clasificación de Transacciones:

     • Problema de clasificación: Cada transacción se clasifica como fraudulenta o normal.
     • Problema de detección de anomalías: Se identifican transacciones que se desvían significativamente de las transacciones normales.

  2. Redes Neuronales Artificiales (RNA):

     • Son modelos matemáticos que aprenden relaciones no lineales entre datos, como se hace en diagnósticos médicos. Son ideales para detectar patrones complejos de fraude.

  3. Support Vector Machines (SVM):

     • SVM es un modelo de aprendizaje supervisado que encuentra la mejor separación entre categorías (fraudulenta vs. normal). Es especialmente eficaz cuando los datos están desbalanceados, como en el caso de las transacciones fraudulentas, que suelen ser mucho menos frecuentes que las normales.