FAQ

Con la solución de fraude crediticio de Bleckwen, operamos en un nicho de mercado sin muchos competidores ágiles y estamos lo suficientemente especializados para defender y mantener nuestra posición en el mercado.  

Es fundamental mencionar que no reemplazamos herramientas tradicionales ni equipos internos de ciencia de datos.

Complementamos los procesos existentes para descubrir este fraude residual que no pueden detectar. Tenemos el mejor equipo equipado para triunfar. En Bleckwen, contamos con un grupo internacional diverso de científicos de datos de clase mundial con experiencia en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

La IA es nuestra competencia principal y hemos construido una sólida base de conocimientos sobre fraude crediticio con nuestros clientes actuales. También tenemos una historia única, ya que una vez formamos parte de una gran empresa antes de establecernos por nuestra cuenta, lo que nos brinda una amplia experiencia.

Contamos con la experiencia y la base de conocimientos de una gran empresa, pero también con la agilidad e innovación de una empresa Fintech. Y quizás lo más inusual para una Fintech, nuestro primer cliente fue BNP Paribas, el banco más grande de Europa. Eso dice mucho porque diseñamos para ese tamaño y las demandas de BNP.

Muchas startups de nuestro nivel no podrían sostener estas demandas y no son tan escalables. BNP ha jugado un papel esencial en nuestra historia y nos ayudó a desarrollar nuestra tecnología para brindar nuestros servicios hoy. Sabemos que necesitamos contratar más vendedores y fortalecer nuestro equipo de marketing para aumentar nuestra presencia en el ecosistema Fintech.

Bleckwen ha experimentado un emocionante período de hipercrecimiento en los últimos meses. Durante este tiempo, firmamos RCI (Renault Bank) en Francia y lanzamos una evaluación de fraude con RCI en España luego de nuestro éxito comprobado en Francia. Logramos nuestros objetivos de crecimiento para 2021, duplicamos el tamaño del equipo de ventas y ampliamos nuestras actividades de marketing durante este período.  

Medimos la detectabilidad (el fraude detectado frente a todas las copias existentes) y la precisión o relevancia (el ajetreo visto frente a todas las alertas). Estas son las dos medidas clave de precisión. También podemos tomar medidas técnicas si es necesario. La precisión depende en gran medida de las restricciones y los umbrales establecidos por el cliente.

Eso depende del cliente porque construimos modelos personalizados basados en las limitaciones de su negocio y la tolerancia a los falsos positivos. Entonces, el término 'como se esperaba' depende de sus necesidades y requisitos. Nuestro objetivo es detectar al menos el 50% del fraude restante.

No. Los modelos necesitan suficientes datos (24 a 36 meses de datos históricos) para estar bien entrenados. Si todavía realiza verificaciones manuales para monitorear su fraude, entonces nuestra solución no es adecuada para sus necesidades en este momento. Pero mientras tanto, le recomendamos que controle sus datos históricos (p. ej., sospecha de fraude, la definición de fraude en su negocio, distinguir riesgo/pérdida crediticia para evitar errores de etiquetado). De esta manera, puede implementar rápidamente nuestro servicio una vez que haya alcanzado un volumen suficiente.

Nuestro objetivo es un ROI del 400%.

Existen múltiples razones por las que debe confiar la detección de fraude a Bleckwen en lugar de a su equipo interno de ciencia de datos. Nuestros científicos de datos son expertos en la creación de características y modelos para detectar las señales débiles inherentes al fraude y lo han demostrado a nuestros otros clientes. La dificultad de construir, validar e implementar el modelo para vivir puede llevar tiempo y dinero. Hemos perfeccionado estos procesos trabajando con grandes bancos, como BNP. Los costos de un equipo de ciencia de datos y las dificultades para crear modelos pueden acumularse rápidamente.

La IA es un poderoso modelo matemático para usar el conocimiento empresarial para tomar mejores decisiones. Si aún no está convencido, nos complace ofrecerle nuestra evaluación de fraude residual, que permite medir su fraude residual interno junto con una proyección de la copia residual que reduciremos gracias a nuestro servicio de crédito. Esta evaluación de fraude residual tiene un valor de 30.000 euros, pero nos gustaría ofrecerlo gratis. Estamos seguros de la solidez de nuestra solución. Entonces esta evaluación no lo compromete a nada, a ningún recurso.

Como somos una empresa de servicios, no vemos ninguna oportunidad de asesorar a nuestro equipo de ciencia de datos, pero nos complacerá hacerle algunas recomendaciones.

Nuestro servicio puede detectar fraudes residuales en personas y actualmente estamos trabajando para detectar fraudes en empresas.

No analizamos los documentos en sí, pero podemos encontrar inconsistencias en la información proporcionada en los datos sin procesar. En la aplicación, algunos registros son falsos; otros son genuinos. Entonces podemos detectar el fraude con documentos falsos sin los propios papeles.

Modelos personalizados con explicabilidad. ROI comprobado y rápida integración.

Sí, aceptamos todos los datos en un formato anónimo para cumplir con GDPR.

Los datos anónimos específicos pueden afectar el rendimiento del modelo.

Sí, totalmente compatible con GDPR: datos anónimos.

Complementamos los sistemas de detección existentes (por ejemplo, comprobaciones KYC cuando un documento contiene rendimiento).  

Eso depende completamente de cómo el administrador de riesgos de su empresa defina el fraude. Por lo tanto, durante nuestro taller con el administrador de riesgos, debemos tomarnos un tiempo para determinar el fraude en su empresa.

Basamos nuestros modelos en un sistema de impulso XG. Es una llamada y una API en tiempo real.

La API permite una gran flexibilidad en la transferencia de sus archivos de crédito y nuestra puntuación. Además, con esta API, siempre tiene el control y tiene una visión general completa. La API también le permite ahorrar tiempo y recursos valiosos porque, de lo contrario, tendría que desarrollar su sistema interno para comunicarse específicamente con nosotros sobre las solicitudes de crédito.

Nuevamente, esto le costaría varios meses y recursos (dinero invertido y tiempo dedicado por su equipo técnico) para implementar una solución que no brinde ningún beneficio adicional además de ser construida por su equipo técnico. La ventaja es que solo trabajamos con datos estructurados anonimizados.

Supervisamos los modelos en busca de variaciones, por lo que depende del conflicto, probablemente cada dos meses. Por qué necesita volver a capacitarse: los problemas de deriva surgen cuando el modelo ya no puede encontrar nuevos patrones de fraude, ya que no está incorporando estos nuevos patrones de fraude en su sistema. Cuando la deriva se hace evidente, volvemos a entrenar el modelo. La frecuencia depende del aumento, por lo que controlamos la importancia y, si hay una desviación notable, es necesario volver a entrenar el modelo.  

Incluso si ya tiene una herramienta interna, el 88% de los proyectos de IA no producen. También le proporcionaremos una evaluación de fraude residual (24 a 36 meses) basada en sus datos históricos. También obtendrá una proyección de la reducción de fraude residual utilizando nuestra oferta.