Uji aturan fraud pada pengajuan terdahulu
Masukkan data pengajuan terdahulu dengan hasil yang sudah diketahui, lalu buat beberapa aturan. Lihat fraud mana yang akan terdeteksi oleh tiap aturan dan seluruh kumpulan aturan, serta pemohon mana yang pengajuannya akan dihentikan.
Berkas pengajuan
Data pengajuan dibaca: 2,000, termasuk 77 pengajuan yang diketahui fraud dan 1,718 pengajuan yang diketahui baik.
Berkas diproses di browser ini dan tidak diunggah. Aturan disertakan dalam tautan, tetapi datanya tidak. Jika Anda meminta hasil lewat email, yang dikirim hanya jumlah.
Kolom yang dapat digunakan oleh aturan: application_id, amount, email_domain, device_age_days, account_age_days, ip_country, phone_country.
Berisi 2.000 pengajuan demo yang dibuat secara sintetis dan empat aturan contoh.
Nilai bersih seluruh aturan
Aturan menangkap 74 dari 77 pengajuan fraud yang hasilnya diketahui dan menandai 232 pengajuan, termasuk 141 pengajuan non-fraud.
Fraud tertangkap dan pemohon non-fraud yang ditandai
Aturan
Pengajuan ditandai jika satu aturan saja terpenuhi. Dalam satu aturan, semua kondisi harus terpenuhi. Untuk “Salah satu dari”, pisahkan nilai dengan koma.
Hasil aturan
| Aturan | Ditandai | Fraud terdeteksi | Nasabah baik yang ditandai | Data tanpa hasil yang ditandai | Presisi | Tingkat deteksi | Tingkat positif palsu | Deteksi unik | Nilai bersih |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Perangkat baru | 104 | 48 | 44 | 12 | 52.2% | 62.3% | 2.6% | 5 | €70,240 |
| Email sekali pakai | 30 | 27 | 0 | 3 | 100.0% | 35.1% | 0.0% | 0 | €40,500 |
| Pinjaman pertama bernilai besar | 37 | 30 | 6 | 1 | 83.3% | 39.0% | 0.3% | 2 | €44,760 |
| IP luar negeri | 152 | 51 | 95 | 6 | 34.9% | 66.2% | 5.5% | 8 | €72,700 |
| Semua aturan | 232 | 74 | 141 | 17 | 34.4% | 96.1% | 8.2% | €105,360 |
Kirim hasil lewat email
Selanjutnya, jalankan aturan yang sama pada setiap pengajuan baru dan uji setiap perubahan menggunakan keputusan sebelumnya sebelum aturan tersebut berlaku. Mulai gratis
Tampilkan rumus
Presisi = Fraud terdeteksi ÷ (Fraud terdeteksi + Nasabah baik yang ditandai) Tingkat deteksi = Fraud terdeteksi ÷ Semua fraud yang diketahui Tingkat positif palsu = Nasabah baik yang ditandai ÷ Semua nasabah baik yang diketahui Deteksi unik = Fraud terdeteksi, Tidak ditandai aturan lain Nilai bersih = Fraud terdeteksi × Kerugian per kasus fraud − Nasabah baik yang ditandai × Biaya per pemohon non-fraud
Angka hanya berdasarkan hasil historis dalam file. Fraud yang baru diketahui kemudian atau yang mungkin dicegah oleh aturan tidak tercakup.
Uji aturan fraud dengan data historis
Alat ini membandingkan setiap aturan fraud dengan aplikasi terdahulu yang hasilnya sudah diketahui. Anda dapat melihat fraud yang terdeteksi, nasabah baik yang ditandai, presisi, tingkat deteksi, tingkat positif palsu, serta fraud yang hanya terdeteksi oleh masing-masing aturan.
Angka ini menunjukkan hasil yang mungkin diberikan suatu aturan pada data tersebut. Pemberi pinjaman dapat membandingkan fraud yang terdeteksi dengan nasabah baik yang ditandai, lalu menguji setiap perubahan menggunakan keputusan historis sebelum menerapkannya.
Pertanyaan tentang aturan fraud
Bagaimana cara menguji aturan fraud dengan data historis?
Muat file CSV atau tempel data aplikasi terdahulu dengan kolom berlabel fraud atau baik. Buat aturan berdasarkan kolom dalam file, lalu lihat aplikasi yang akan ditandai oleh setiap aturan dan seluruh kumpulan aturan.
Apa arti presisi dan tingkat deteksi untuk aturan fraud?
Presisi adalah proporsi aplikasi yang ditandai, dengan hasil yang diketahui, yang terbukti fraud. Tingkat deteksi adalah proporsi dari seluruh fraud yang terdeteksi oleh aturan.
Bagaimana cara mengukur tingkat positif palsu pada aturan fraud?
Tingkat positif palsu adalah jumlah nasabah baik yang ditandai dibagi dengan jumlah seluruh nasabah baik. Alat ini menampilkan angkanya untuk setiap aturan dan untuk semua aturan secara bersamaan.
Mengapa deteksi unik suatu aturan penting?
Deteksi unik adalah fraud yang hanya ditandai oleh aturan tersebut. Angka ini menunjukkan kontribusi aturan dalam mendeteksi fraud di luar deteksi aturan lain dalam kumpulan aturan.
Bagaimana membandingkan kerugian fraud dengan nasabah baik yang ditandai?
Nilai bersih dihitung dari jumlah fraud yang terdeteksi dikalikan kerugian per fraud, dikurangi jumlah nasabah baik yang ditandai dikalikan biaya per nasabah baik. Alat ini menampilkan nilainya untuk setiap aturan dan untuk semua aturan secara bersamaan.