Uji aturan velocity fraud untuk keputusan pinjaman otomatis
Masukkan data pengajuan terdahulu, lengkap dengan waktu, hasil, dan identitasnya. Pilih rentang waktu dan jumlah pemicu untuk melihat dalam semenit pengajuan mana yang akan tertangkap atau tertahan oleh aturan velocity untuk tiap identitas saat data diputar ulang menurut urutan waktu.
File pengajuan
2,903 pengajuan terbaca, termasuk 127 pengajuan yang diketahui bermasalah dan 2,322 yang diketahui lancar. Sebanyak 0 baris dengan waktu yang tidak terbaca dilewati.
File dibaca di peramban ini dan tidak pernah diunggah. Hanya jumlah yang dikirim, itu pun jika Anda meminta hasilnya dikirim lewat email.
Kolom identitas: email, phone, device_id, ip.
Aturan terpicu pada pengajuan yang membuat jumlah kemunculan nilai yang sama dalam rentang waktu tersebut mencapai angka ini. Hanya pengajuan sebelumnya yang dapat memicunya.
Berisi 3.000 pengajuan demo buatan selama 60 hari. Lonjakan pada perangkat bersama dan nomor telepon disisipkan di antara pengajuan bermasalah, sedangkan IP bersama yang ramai muncul di antara pengajuan lancar.
Pengajuan yang diketahui bermasalah dan tertangkap
Aturan yang terpicu saat nilai identitas yang sama muncul sebanyak 3 kali dalam 1 hari akan menangkap 29.9% pengajuan yang diketahui bermasalah dan menahan 102 pengajuan yang diketahui lancar, atau 4.4% dari seluruh pengajuan lancar.
Pengajuan bermasalah tertangkap dan pengajuan lancar tertahan
Setiap garis menunjukkan satu identitas. Jumlah 2 ada di kanan atas, sedangkan 10 ada di kiri bawah. Titik besar menandai jumlah yang dipilih. Posisi lebih ke atas dan ke kiri menunjukkan hasil yang lebih baik.
Hasil per identitas
| Identitas | Ditandai | Pengajuan bermasalah tertangkap | Pengajuan lancar tertahan | Tingkat deteksi | Presisi | Tingkat positif palsu |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0.0% | – | 0.0% | |
| phone | 35 | 24 | 5 | 18.9% | 82.8% | 0.2% |
| device_id | 33 | 22 | 5 | 17.3% | 81.5% | 0.2% |
| ip | 128 | 4 | 95 | 3.1% | 4.0% | 4.1% |
| Semua identitas | 178 | 38 | 102 | 29.9% | 27.1% | 4.4% |
Kirim hasil melalui email
Penghitungan velocity yang sama dapat dijalankan untuk setiap permohonan saat keputusan dibuat. Mulai gratis
Cara pengujian aturan
Jumlah = Pengajuan dengan nilai yang sama (Rentang waktu) Aturan terpicu = Jumlah ≥ Jumlah pemicu Tingkat deteksi = Pengajuan bermasalah tertangkap ÷ Pengajuan bermasalah yang diketahui Presisi = Pengajuan bermasalah tertangkap ÷ (Pengajuan bermasalah tertangkap + Pengajuan lancar tertahan) Tingkat positif palsu = Pengajuan lancar tertahan ÷ Pengajuan lancar yang diketahui
Pengajuan diputar ulang menurut urutan waktu, sehingga tiap aturan hanya melihat pengajuan sebelumnya. Nilai dicocokkan persis setelah dibersihkan. Kecocokan menjadi alasan untuk memeriksa lebih lanjut, bukan bukti fraud.
Yang ditunjukkan aturan velocity
Pemeriksaan velocity menghitung seberapa sering identitas yang sama muncul dalam rentang waktu tertentu. Tool ini memutar ulang pengajuan terdahulu menurut urutan waktu untuk menguji apakah jumlah yang dipilih memicu aturan velocity.
Hasil menunjukkan jumlah permohonan dari debitur bermasalah yang terjaring dan debitur lancar yang tertahan untuk setiap identifier. Bandingkan catch rate dan false positive rate, lalu gunakan hasilnya untuk menentukan jumlah yang akan diuji sebelum aturan berlaku.
Pertanyaan umum
Apa itu pemeriksaan velocity untuk mencegah fraud?
Pemeriksaan velocity menghitung permohonan yang memiliki identifier sama dalam rentang waktu tertentu. Aturan berlaku saat jumlahnya mencapai batas yang dipilih.
Bagaimana menentukan batas velocity untuk perangkat atau nomor telepon?
Pilih rentang waktu dan jumlah, lalu putar ulang permohonan sebelumnya dengan tool ini. Bandingkan jumlah permohonan dari debitur bermasalah yang terjaring dengan permohonan dari debitur lancar yang tertahan untuk setiap identifier.
Berapa banyak permohonan dari satu perangkat dalam sehari yang tergolong terlalu banyak?
Uji jumlah tertentu pada permohonan sebelumnya dengan rentang waktu satu hari. Hasilnya menunjukkan jumlah permohonan dari debitur bermasalah yang terjaring dan debitur lancar yang tertahan.
Bagaimana menguji aturan velocity pada permohonan sebelumnya?
Unggah file CSV atau tempel data permohonan sebelumnya, lalu pilih kolom waktu, hasil, dan identifier. Tool ini memutar ulang permohonan berdasarkan urutan waktu dan menampilkan hasil untuk setiap identifier.
Bagaimana menyeimbangkan deteksi fraud dengan risiko menahan debitur lancar?
Bandingkan catch rate dengan false positive rate untuk setiap identifier dan jumlah. Kecocokan bisa menjadi alasan untuk meninjau permohonan, tetapi bukan bukti fraud.