Visão Geral
Uma fintech em rapido crescimento processando mais de 2 milhoes de transacoes diarias precisava de uma forma mais inteligente de detectar e prevenir atividades fraudulentas sem aumentar os falsos positivos que frustravam clientes legitimos.
O Desafio
O sistema de fraude existente baseado em regras sinalizava muitas transacoes legitimas, causando perda de clientes e sobrecarga operacional. As filas de revisao manual cresciam mais rapido do que a equipe conseguia lidar, e novos padroes de fraude passavam despercebidos pelas regras estaticas.
A Solução
A DHD Tech integrou uma equipe de dois engenheiros de ML e um engenheiro de dados que projetaram e implantaram um pipeline de detecao de fraudes em tempo real. Usando modelos gradient-boosted e detecao de anomalias baseada em grafos, o sistema aprende continuamente com novos padroes de transacao. A solucao foi integrada a arquitetura de microsservicos existente do cliente e implantada na AWS com latencia de inferencia inferior a 100ms.
Tecnologias que Usamos
Resultados
"A equipe da DHD Tech nao apenas construiu um modelo -- eles transformaram a forma como pensamos sobre prevencao de fraudes. O sistema se paga sozinho todo mes."
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