SERVICIOS TECNOLÓGICOS
IA para detección de fraude en tiempo real
Una entidad financiera española necesitaba detectar operaciones fraudulentas antes de que el daño estuviera hecho. Desarrollamos un sistema de IA que analiza cada transacción en milisegundos, identifica patrones anómalos y bloquea operaciones sospechosas de forma automática. Desde su implantación, el fraude detectado aumentó un 67% y las falsas alarmas se redujeron a la mitad.
Ficha Técnica.
El cliente es una entidad financiera mediana española cuya identidad se mantiene confidencial. El proyecto pertenece al sector de banca y fintech, tuvo una duración de 12 semanas y se completó en 2025. Para su desarrollo se utilizaron Python, XGBoost, Apache Kafka y una API REST, con integración directa sobre el core bancario de la entidad.
El Problema que nadie quiere tener.
Detectar fraude bancario siempre ha sido una carrera contra el tiempo. Esta entidad procesaba más de 15.000 transacciones diarias y su sistema de alertas tradicional generaba tantos falsos positivos que el equipo de riesgos había dejado de tomarlos en serio. El resultado era previsible: operaciones fraudulentas reales pasaban desapercibidas.
El reto no era solo detectar más fraude. Era detectarlo con precisión y en tiempo real, sin paralizar operaciones legítimas ni saturar al equipo.
Lo que Construimos.
Diseñamos un modelo de detección de anomalías entrenado con 18 meses de histórico transaccional. El sistema evalúa cada operación en menos de 200 milisegundos teniendo en cuenta más de 40 variables: importe, localización, dispositivo, comportamiento histórico del usuario y patrones de horario, entre otros.
Además, el modelo aprende de forma continua. Cada transacción confirmada como fraude o como legítima retroalimenta el sistema, mejorando su precisión semana a semana.
Resultados Obtenidos.
Los resultados obtenidos tras la implantación fueron significativos en todas las métricas clave. El fraude detectado correctamente aumentó un 67%, mientras que los falsos positivos se redujeron un 54%, lo que supuso un cambio radical en el día a día del equipo de riesgos. El tiempo de respuesta por transacción se sitúa por debajo de los 200 milisegundos. Además, el volumen de alertas diarias a gestionar pasó de más de 200 a menos de 40, siendo prácticamente todas ellas casos con alta probabilidad real de fraude.
