01
Scoring de transacciones
Asignar una probabilidad o nivel de riesgo a cada operación utilizando comportamiento, contexto y señales históricas.
PróximamenteFraude, anomalías y analítica
Detección de Fraude y Anomalías con Python
Construye un sistema reproducible que combine reglas, modelos y detección de anomalías para priorizar alertas y reducir falsos positivos.
Solicitar aviso
Sin pago ni compromiso. Te avisaremos antes de abrir las inscripciones.
Flujo de detección
01
Observar
Transacciones, comportamiento, contexto y relaciones.
02
Detectar
Reglas, clasificación, anomalías y señales combinadas.
03
Priorizar
Riesgo, costo, evidencia y revisión humana.
El objetivo no es generar más alertas, sino identificar cuáles necesitan atención y explicar por qué.
Apertura
Fecha por anunciar
Modalidad
Online en vivo
Objetivo
Motor de alertas reproducible
Aplicaciones
Detectar patrones y priorizar alertas con criterio operativo.
El curso conectará señales, modelos y costos para transformar datos transaccionales en casos revisables.
02
Detección de anomalías
Identificar patrones nuevos o poco frecuentes cuando las etiquetas de fraude son incompletas o llegan con retraso.
03
Priorización de alertas
Ordenar casos según riesgo, monto, costo y capacidad operativa para concentrar la revisión donde agrega más valor.
04
Patrones coordinados
Explorar relaciones entre clientes, dispositivos, comercios y transacciones para detectar actividad conectada.
Contenido previsto
De los datos transaccionales a una alerta explicable
Una ruta aplicada para definir el evento, construir señales, comparar métodos y operar umbrales en Python.
Pensado para
Profesionales de fraude, analítica, datos, pagos, cumplimiento o control.
Equipos de fintech, banca, seguros o comercio digital que necesitan priorizar operaciones sospechosas.
Personas que quieren aplicar Python y machine learning a un problema operativo con costos y revisión humana.
Definición del problema y del evento
Fraude confirmado, ventanas, maduración de etiquetas, unidad de análisis, fuga de información y costo de error.
Datos y señales de comportamiento
Variables de cliente, transacción, comercio, dispositivo, velocidad, frecuencia y cambios de patrón.
Modelos supervisados y desbalance
Particiones temporales, ponderación, muestreo, clasificación y comparación con reglas o benchmarks.
Anomalías y relaciones
Métodos no supervisados, perfiles de comportamiento y análisis de conexiones para patrones emergentes.
Umbrales y operación
Precision, recall, curvas PR, falsos positivos, capacidad de revisión y selección de puntos de corte.
Explicabilidad y monitoreo
Razones de alerta, revisión humana, drift, efectividad, retroalimentación y documentación del sistema.
Enfoque profesional
Una alerta útil necesita contexto, evidencia y costo
La calidad del sistema se mide por lo que detecta, lo que deja pasar y la carga que genera sobre el equipo de revisión.
Validación temporal y prevención de fuga de información.
Costo de falsos positivos y falsos negativos explícito.
Alertas explicables y sujetas a revisión humana.
Datos, reglas, modelos y umbrales versionados.
Resultado esperado
Diseñar un target de fraude con ventanas y maduración definidas.
Entrenar y comparar reglas, modelos supervisados y anomalías en Python.
Seleccionar umbrales considerando costos y capacidad operativa.
Construir un motor de alertas documentado y monitoreable.
Lista de interés
Recibe la información antes de la apertura
Déjanos tus datos y te enviaremos la fecha, el programa final y el valor cuando estén confirmados.
Registrarte no implica pago, reserva ni compromiso de inscripción.
Preguntas frecuentes
Lo que sabemos hasta ahora
La fecha y las condiciones comerciales se comunicarán cuando el programa esté cerrado.
¿Ya hay fecha y precio?
Todavía no. Estamos midiendo interés y cerrando el programa. Las personas registradas recibirán primero la fecha, el valor y la apertura de inscripciones.
¿Registrarme implica pagar?
No. El registro solo nos autoriza a enviarte información de este curso y no reserva ni cobra un cupo.
¿Necesito trabajar en banca?
No. Los conceptos se aplican también a fintech, medios de pago, seguros, comercio electrónico y otros procesos con eventos poco frecuentes o sospechosos.
¿Necesito experiencia previa en fraude?
No. Ayuda manejar conceptos básicos de Python y análisis de datos. El programa comenzará por la definición del evento y la lógica operacional del problema.
¿El modelo decide automáticamente que existe fraude?
No. El foco es priorizar señales y entregar evidencia para revisión. La investigación y decisión final deben mantener responsables, controles y políticas definidos.