2. Agenda
• ¿Quiénes son los estafadores de hoy?
• Cómo combatir los anillos de fraude con gráficos
• Diferentes tipos de fraude & demostración Neo4j
• Cómo Neo4j encaja en una arquitectura típica
• El Sumario
• Preguntas y Respuestas
4. Organizado en grupos Identidades Sintéticas Identidades Robadas Dispositivos secuestrados
¿Quiénes son los estafadores
de hoy?
5. Tipos de fraude
• Fraude de Tarjeta de Credito
• Fraude de Comerciantes
• Anillos de Fraude
• Fraude de Seguro
• Fraude de Comercio Electrónico
• Fraude que aún no conocemos…
6. Digitalizado y Analógico
Mundo del Fraude
Constantemente
Evolucionando
Pocos y muchos
jugadores
"Un paso adelante"
Simple y Complejo
18. “No considere la tecnología
tradicional adecuada para
mantenerse al día con las
tendencias criminales.”
Market Guide for Online Fraud Detection, April 27, 2015
19. Centrado en el
Dispositivo
Análisis de los usuarios
y sus dispositivos
1.
Centrado en la
Navegación
Análisis del
comportamiento de
navegación y patrones
sospechosos.
2.
Centric en la
Identidad
Análisis del
comportamiento de
anomalías por canal.
3.
Computadora,
Teléfonos Móviles
Direcciones IP
y ID del
Usuario
Transacción Comparativa
Verificación de Identidad
Métodos Tradicionales de
Detección de Fraude
20. Incapaz de detectar:
• Anillos de Fraude
• Direcciones IP falsas
• Dispositivos
secuestrados
• Identidades Sintéticas
• Identidades Robadas
• Y más…
Debilidades
ANÁLISIS DISCRETO
Métodos Tradicionales de
Detección de Fraude
Centrado en el
Dispositivo
Análisis de los usuarios
y sus dispositivos
1.
Centrado en la
Navegación
Análisis del
comportamiento de
navegación y patrones
sospechosos.
2.
Centric en la
Identidad
Análisis del
comportamiento de
anomalías por canal.
3.
22. Deuda Rotatoria
Numero de Cuentas
Comportamiento Normal
Patrón Fraudulento
Detección de fraude con
Análisis Conectado
23. ANÁLISIS CONECTADOANÁLISIS DISCRETO
Entre Canales
Análisis del
comportamiento de
anomalías
correlacionado entre
canales.
4.
Enlace de
Entidades
Análisis de las
relaciones para detectar
el crimen organizado y
la colusión.
5.
Detección de Fraude Aumentada
Centrado en el
Dispositivo
Análisis de los usuarios
y sus dispositivos
1.
Centrado en la
Navegación
Análisis del
comportamiento de
navegación y patrones
sospechosos.
2.
Centric en la
Identidad
Análisis del
comportamiento de
anomalías por canal.
3.
25. CUENTA 2
CUENTA 1
CUENTA 3
TARJETA
DE
CRÉDITO
CUENTA
DE
CHEQUES
CUENTA
DE
CHEQUES
NÚMERO
DE
TELÉFONO
PRESTAMO NO
ASEGURADO
SSN 2
PRESTAMO NO
ASEGURADO
Modelando un Anillo de Fraude
TARJETA
DE
CRÉDITO
CUENTA
DE
CHEQUES
26. CUENTA 2
CUENTA 1
CUENTA 3
CREDIT
CARD
BANK
ACCOUNT
BANK
ACCOUNT
NAVEGADOR
WEB
NÚMERO
DE
TELÉFONO
PRESTAMO NO
ASEGURADO
SSN 2
PRESTAMO NO
ASEGURADO
Modelando un Anillo de Fraude
CUENTA
DE
CHEQUES
CUENTA
DE
CHEQUES
CUENTA
DE
CHEQUES
TARJETA
DE
CRÉDITO
TARJETA
DE
CRÉDITO
NAVEGADOR
WEB
NAVEGADOR
WEB
40. Transferencia
de Dinero
Compras Servicios
Bancarios Base de Datos
Relacional
Desarrollar Patrones
Equipo de Ciencia de Datos
+ Bueno para análisis discreto
– Sin visión holística de las relaciones de datos
– Velocidad de consulta lenta para conexiones
41. Transferencia
de Dinero
Compras Servicios
Bancarios Base de Datos
Relacional
Lago de
Datos
+ Bueno para “Map Reduce”
+ Bueno para cargas de trabajo analíticas
– Sin visión holística
– Cargas de trabajo no operacionales
– Procesos de semanas a meses Desarrollar Patrones
Equipo de Ciencia de Datos
Datos del
comerciante
Datos
de
Crédito
Otra
Información
42. Transferencia
de Dinero
Compras Servicios
Bancarios
Tiempo Real
Neo4j
Cluster
DETECTAR
Flujo de Transacciones
RESPONDER
Alertas y
Notificaciones
CARGAR DATOS RELEVANTES
Base de Datos
Relacional
Lago de
Datos
Visualización
Patrones de Ajuste
Fino
Desarrollar Patrones
Equipo de Ciencia de Datos
Datos del
comerciante
Datos
de
Crédito
Otra
Información
43. Transferencia
de Dinero
Compras Servicios
Bancarios
Tiempo Real
Neo4j
Cluster
DETECTAR
Flujo de Transacciones
RESPONDER
Alertas y
Notificaciones
CARGAR DATOS RELEVANTES
Base de Datos
Relacional
Lago de
Datos
Visualización
Patrones de Ajuste
Fino
Desarrollar Patrones
Equipo de Ciencia de Datos
Conjunto de
datos
utilizado para
explorar
nuevas ideas
Datos del
comerciante
Datos
de
Crédito
Otra
Información
46. Nosotros hablamos acerca de…
Los Estafadores de Hoy
Ejemplos:
Anillos de fraude
Prueba de Tarjeta de Crédito
Origen del Fraude
Cómo Neo4j encaja en una Arquitectura
47. Detectar y prevenir fraudes en tiempo real
Análisis y transacciones de riesgo
crediticio más rápidos
Reduce las devoluciones de cargo
Adaptarse rápidamente a nuevos métodos
de fraude
¿Por qué Neo4j? ¿Quién lo está usando?
Las Instituciones Financieras usan Neo4j para:
FINANCE Empresas de
Tarjetas de Crédito
Comerciantes