Pruebe reglas de fraude en solicitudes anteriores
Cargue solicitudes anteriores con resultados conocidos y escriba algunas reglas. Vea qué habría detectado cada regla y el conjunto completo, y a quién habrían bloqueado.
Archivo de solicitudes
Solicitudes leídas: 2,000, de las cuales 77 son fraudes conocidos y 1,718 son solicitudes legítimas conocidas.
El archivo se lee en este navegador y nunca se carga. Las reglas viajan en el enlace, los datos no, y solo se envían los recuentos si solicita el resultado por correo electrónico.
Los campos que pueden usar las reglas son application_id, amount, email_domain, device_age_days, account_age_days, ip_country, phone_country.
Estas son 2,000 solicitudes de demostración generadas con cuatro reglas de ejemplo.
Resultado neto de todas las reglas
Las reglas detectan 74 de 77 casos de fraude conocidos y marcan 232 solicitudes, 141 de ellas de clientes legítimos.
Fraude detectado frente a clientes legítimos marcados
Reglas
Una solicitud se marca cuando se activa cualquier regla. Dentro de una regla, deben cumplirse todas las condiciones. Para «Es uno de», separe los valores con comas.
Resultados de las reglas
| Regla | Marcados | Fraude detectado | Legítimos marcados | Desconocidos marcados | Precisión | Tasa de detección | Tasa de falsos positivos | Detecciones únicas | Neto |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Dispositivo nuevo | 104 | 48 | 44 | 12 | 52.2% | 62.3% | 2.6% | 5 | €70,240 |
| Correo desechable | 30 | 27 | 0 | 3 | 100.0% | 35.1% | 0.0% | 0 | €40,500 |
| Primer préstamo elevado | 37 | 30 | 6 | 1 | 83.3% | 39.0% | 0.3% | 2 | €44,760 |
| IP extranjera | 152 | 51 | 95 | 6 | 34.9% | 66.2% | 5.5% | 8 | €72,700 |
| Todas las reglas | 232 | 74 | 141 | 17 | 34.4% | 96.1% | 8.2% | €105,360 |
Reciba el resultado por correo electrónico
El siguiente paso es ejecutar las mismas reglas en cada nueva solicitud y probar cada cambio con decisiones anteriores antes de ponerlo en producción. Empiece gratis
Mostrar las fórmulas
Precisión = Fraude detectado ÷ (Fraude detectado + Legítimos marcados) Tasa de detección = Fraude detectado ÷ Todo el fraude conocido Tasa de falsos positivos = Legítimos marcados ÷ Todos los clientes legítimos conocidos Detecciones únicas = Fraude detectado, No marcados por ninguna otra regla Neto = Fraude detectado × Pérdida por fraude − Legítimos marcados × Coste por cliente legítimo
Las cifras proceden únicamente de los resultados anteriores del archivo. No incluye el fraude detectado posteriormente ni el fraude que una regla habría evitado.
Pruebe reglas de fraude con datos anteriores
La herramienta compara cada regla de fraude con solicitudes anteriores cuyos resultados se conocen. Muestra el fraude detectado, los clientes legítimos marcados, la precisión, la tasa de detección, la tasa de falsos positivos y las detecciones únicas de cada regla.
Estas cifras muestran lo que habría hecho una regla con los datos del archivo. Un prestamista puede comparar el fraude detectado con los clientes legítimos marcados y probar cada cambio con decisiones anteriores antes de ponerlo en producción.
Preguntas sobre reglas de fraude
¿Cómo pruebo reglas de fraude con datos históricos?
Cargue un archivo CSV o pegue solicitudes anteriores con una columna marcada como fraude o legítima. Escriba reglas sobre los campos del archivo y vea qué habría detectado cada regla y el conjunto completo.
¿Qué significan la precisión y la tasa de detección de una regla de fraude?
La precisión es la proporción de solicitudes marcadas con un resultado conocido que corresponden a fraude. La tasa de detección es la proporción de todo el fraude que detecta la regla.
¿Cómo mido la tasa de falsos positivos de las reglas de fraude?
La tasa de falsos positivos es el número de clientes legítimos marcados dividido por el total de clientes legítimos. Esta herramienta la muestra para cada regla y para todas las reglas juntas.
¿Por qué importan las detecciones exclusivas de una regla?
Las detecciones exclusivas son los casos de fraude que solo marca esa regla. Muestran la contribución al fraude que aporta una regla más allá de las demás reglas del conjunto.
¿Cómo comparo las pérdidas por fraude con los clientes legítimos marcados?
El resultado neto es el fraude detectado multiplicado por la pérdida por fraude, menos los clientes legítimos marcados multiplicados por el coste por cliente legítimo. La herramienta muestra este importe para cada regla y para todas las reglas juntas.