Las medidas tradicionales de prevención del fraude se centran en datos discretos, como cuentas específicas, personas, dispositivos o direcciones IP. Sin embargo, los estafadores han implementado nuevas formas sofisticadas para tratar de escapar de los controles tradicionales. Por lo tanto, debemos comenzar a mirar más allá de los datos discretos como hemos hecho hasta ahora y analizar las llamadas redes o anillos de fraude.
Graph Data Science (GDS) o Ciencia de Datos basada en Grafos aprovecha el poder de las conexiones de datos para analizar sus relaciones, detectar patrones sospechosos y prevenir transacciones fraudulentas.
Únete a nosotros para este seminario web donde discutiremos:
- Cómo los grafos agregan contexto esencial para guiar un análisis que sea más sólido y confiable;
- Cómo utilizar GDS para prevenir el fraude y mejorar su detección;
- Cómo hacer que los resultados sean accesibles en forma de grafo incluso para personal no técnico, con una búsqueda de patrones automatizada.
En su vida personal, a Luis le encanta viajar (más de 60 países y contando) y ha vivido en 5 países, incluyendo Hong Kong, Taiwán y Tailandia. Aficionado al video y la fotografía, aprendiendo a tocar el piano, siempre dispuesto a cualquier plan que implique socializar y haciendo todo el deporte que se puede con el tiempo libre restante.
En su tiempo libre le gusta viajar, disfrutar de la gran oferta en gastronomía y espectáculos locales, leer, hacer deporte varias veces por semana y tocar algunos instrumentos musicales.
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