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Detecion de Fraude con Neo4j

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Presentación donde discutiremos cómo detener el fraude complejo en sus pistas con Neo4j y bases de datos de gráficos.

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Detecion de Fraude con Neo4j

  1. 1. Detenga el fraude complejo en sus pistas con Neo4j
  2. 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
  3. 3. ¿Quiénes son los estafadores de hoy?
  4. 4. Organizado en grupos Identidades Sintéticas Identidades Robadas Dispositivos secuestrados ¿Quiénes son los estafadores de hoy?
  5. 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. 6. Digitalizado y Analógico Mundo del Fraude Constantemente 
 Evolucionando Pocos y muchos jugadores "Un paso adelante" Simple y Complejo
  7. 7. Detección de Fraude (Desde una perspectiva de modelado de datos)
  8. 8. Datos sin Procesar
  9. 9. Anomalías
  10. 10. Anomalías ocultas en el "comportamiento normal"
  11. 11. Patrones
  12. 12. Patrones
  13. 13. 1) Detectar 2) Responder La Prevención del Fraude se trata de 
 Reaccionar a los Patrones (¡Y hacerlo rápido!)
  14. 14. Base de Datos Relacional Elegir la tecnología subyacente
  15. 15. Datos modelados como un gráfico! Base de Datos de Gráficos
  16. 16. Ejemplos de tipos de Fraude Prevalentes
  17. 17. Anillos de Fraude
  18. 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. 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. 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.
  21. 21. INVESTIGAR Deuda Rotatoria Numero de Cuentas INVESTIGAR Comportamiento Normal Detección de Fraude con 
 Análisis Discreto
  22. 22. Deuda Rotatoria Numero de Cuentas Comportamiento Normal Patrón Fraudulento Detección de fraude con 
 Análisis Conectado
  23. 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.
  24. 24. CUENTA 2 Modelando un Anillo de Fraude CUENTA 1 CUENTA 3
  25. 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. 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
  27. 27. Fraude de Tarjeta de Credito
  28. 28. “Prueba de Tarjeta de Crédito”
  29. 29. De un Cajero Automático Violaciones de Datos Sofisticadas Recopilación de información de Tarjeta de Crédito Comerciante Fraudulento
  30. 30. UTILIZA EMITE Terminal ATM Violacíon de Datos Titular de la tarjeta Banco Estafador UTILIZA $5HACE $10 HACE $2 HACE HACE $4000 CON Pruebas Comerciantes CONHACE Tx
  31. 31. “Origen del fraude y evaluación de la magnitud de la pérdida”
  32. 32. TxTx Tx TxTx Tx Tx TxTxTx TxJuan
  33. 33. Tx $2000 TxTx Tx Tx TxTxTxTx Tx Tx Tienda de Computadoras Juan
  34. 34. Tx $20000 Tx Tx $250$100$40 TxTx Tx Tx TxTxTx Tienda de Computadoras Juan Gasolinera
  35. 35. Tx Tx $20000 Tx Tx $250$100$40 TxTx Tx Tx TxTxTx Tienda de Computadoras Juan Gasolinera Maria Tx $20 TxTx TxTxTx Tx Tx TxTx $30000 Tx Joyería Tx $30
  36. 36. Tx Tx $20000 Tx Tx $250$100$40 TxTx Tx Tx TxTxTx Tienda de Computadoras Juan Gasolinera Maria Tx $20 TxTx TxTxTx Tx Tx TxTx $30000 Tx Joyería Tx $30 Roberto TxTxTx Tx TxTx TxTxTx Tx Tx
  37. 37. TxTx $20 TxTx Tx $20000 Tx Tx $250$100$40 TxTx Tx Tx TxTxTx Tienda de Computadoras Juan Gasolinera María Roberto $30 Sofía TxTxTx Tx Tx TxTx $30000 Tx Joyería Tx $30 TxTxTx Tx Tx TxTx TxTx TxTx TxTx Tx Tx TxTx $80 $120 Tx $50000 Tienda de 
 Muebles Tx Tx Tx
  38. 38. Cómo Neo4j encaja en su Arquitectura
  39. 39. 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
  40. 40. 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
  41. 41. 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
  42. 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 Conjunto de datos utilizado para explorar nuevas ideas Datos del comerciante Datos de Crédito Otra Información
  43. 43. Demo
  44. 44. El Sumario
  45. 45. 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
  46. 46. 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
  47. 47. Preguntas y Respuestas

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