Elija un umbral de fraude en un minuto
Introduzca el número de fraudes y de clientes legítimos por banda de puntuación de fraude, y establezca el coste de cada error. Vea el umbral que más ahorra y qué detecta o marca.
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Umbral que más ahorra
Marcar desde [500,600) ahorra más, €605,400, pero marca más que su capacidad de 3%. Dentro de ella, Marcar desde [600,700) ahorra €567,900.
Pruebe otro punto de corte
| Fraude | Bueno | |
|---|---|---|
| Marcados | 711 | 2,300 |
| Aprobados | 89 | 63,700 |
Con este punto de corte detecta 711 de 800 fraudes, detiene a 2,300 clientes buenos y ahorra €605,400.
Dinero ahorrado por punto de corte
La línea oscura muestra el dinero ahorrado, la línea naranja muestra la tasa de detección en la escala derecha y el punto marca el mejor punto de corte.
Resultados por punto de corte
| Punto de corte | Marcados | Fraudes detectados | Buenos marcados | Precisión | Tasa de detección | Tasa de falsos positivos | Proporción marcada | Dinero ahorrado |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ninguno marcado | 0 | 0 | 0 | – | 0.0% | 0.0% | 0.0% | €0 |
| Marcar desde [900,1000) | 296 | 226 | 70 | 76.4% | 28.2% | 0.1% | 0.4% | €202,350 |
| Marcar desde [800,900) | 666 | 416 | 250 | 62.5% | 52.0% | 0.4% | 1.0% | €370,650 |
| Marcar desde [700,800) | 1,156 | 556 | 600 | 48.1% | 69.5% | 0.9% | 1.7% | €491,400 |
| Marcar desde [600,700) | 1,851 | 651 | 1,200 | 35.2% | 81.4% | 1.8% | 2.8% | €567,900 |
| Marcar desde [500,600) ◀ | 3,011 | 711 | 2,300 | 23.6% | 88.9% | 3.5% | 4.5% | €605,400 |
| Marcar desde [400,500) | 5,246 | 746 | 4,500 | 14.2% | 93.3% | 6.8% | 7.9% | €603,900 |
| Marcar desde [300,400) | 9,768 | 768 | 9,000 | 7.9% | 96.0% | 13.6% | 14.6% | €556,200 |
| Marcar desde [200,300) | 18,782 | 782 | 18,000 | 4.2% | 97.8% | 27.3% | 28.1% | €433,800 |
| Marcar desde [100,200) | 36,792 | 792 | 36,000 | 2.2% | 99.0% | 54.5% | 55.1% | €172,800 |
| Marcar desde [0,100) | 66,800 | 800 | 66,000 | 1.2% | 100.0% | 100.0% | 100.0% | −€270,000 |
El contenido se pega en una tabla de decisión como dos columnas, con la banda de puntuación como condición y aprobar o revisar como resultado.
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Establezca el umbral como una regla en el flujo de decisiones, con la cola de revisión detrás, y pruebe cada cambio con solicitudes anteriores. Empiece gratis
Mostrar fórmulas
Precisión = Fraudes detectados ÷ Marcados Tasa de detección = Fraudes detectados ÷ Todos los fraudes Tasa de falsos positivos = Buenos marcados ÷ Todos los clientes buenos Dinero ahorrado = Fraudes detectados × Pérdida por fraude no detectado − Buenos marcados × Coste por cliente legítimo marcado
Estas cifras usan únicamente etiquetas históricas. No incluyen los fraudes detectados más tarde ni los disuadidos por la fricción.
Calculadora del umbral de puntuación de fraude
Un umbral de puntuación de fraude determina qué casos se marcan para revisión. Esta calculadora utiliza el número de fraudes y de clientes legítimos en cada intervalo de puntuación, junto con los costes de los fraudes no detectados y de los clientes legítimos marcados.
El umbral cambia cuánto fraude se detecta y cuántos clientes legítimos se marcan. Compare el dinero ahorrado con cada umbral y compruebe qué opciones se ajustan a su capacidad de revisión.
Preguntas sobre la puntuación de fraude
¿Cómo elijo el umbral de un modelo de fraude?
Compare el dinero ahorrado con cada umbral utilizando el número de fraudes y de clientes legítimos, así como el coste de cada error. La calculadora muestra el umbral que más ahorra con esos números y el mejor umbral dentro de su capacidad de revisión.
¿Qué significan la precisión y la tasa de detección en una puntuación de fraude?
La precisión es la proporción de casos marcados que son fraude. La tasa de detección, también llamada recall, es la proporción de todo el fraude que se detecta.
¿Cómo leo una matriz de confusión de fraude?
Compara los casos marcados o aprobados con el hecho de que fueran fraude o clientes legítimos. Muestra el fraude detectado, los clientes legítimos marcados, el fraude no detectado y los clientes legítimos aprobados.
¿Cómo comparo las pérdidas por fraude con los falsos positivos?
Establezca la pérdida de un fraude no detectado y el coste de marcar a un cliente legítimo. La calculadora utiliza esos costes y los números de cada intervalo para calcular el dinero ahorrado con cada umbral.
¿Cómo afecta la capacidad de revisión al umbral de fraude?
La capacidad de revisión establece el número máximo de casos que el equipo puede atender como proporción de todos los casos. La calculadora muestra el mejor umbral que se ajusta a esa capacidad.