Fraudedetectie met machine learning
Kort antwoord
SwankyForge bouwt detectie van fraude en misbruik die transacties, orders of accounts realtime scoort, elke beslissing uitlegt en naast je bestaande regels draait tot het bewezen is. Het doel is minder valse alarmen bij dezelfde detectiegraad, gemeten op je eigen data. Projecten worden na een korte discovery afgebakend, binnen een gangbare range van € 7k–€ 42k.
- Order 88412 · terugkerende klant0.08
- Order 88413 · nieuw apparaat, bekend adres0.21
- Order 88414 · nieuw apparaat, nieuw adres, hoge waarde0.87
- Order 88415 · terugkerende klant0.05
Gemarkeerd: nieuw apparaat + nieuw adres + orderwaarde 6× het gebruikelijke bedrag van de klant
Klinkt bekend?
- Regels vangen alleen de fraude die ze al kennen.
- Analisten zijn de hele dag bezig met valse alarmen.
- Goede klanten worden geweigerd.
- Nieuwe aanvalspatronen blijven wekenlang onopgemerkt.
- Niemand kan uitleggen waarom een order werd geblokkeerd.
Wat we bouwen
Realtime scoring
Elke transactie, order of aanmelding gescoord binnen je bestaande flow.
Drempels op basis van kosten
Grenzen bepaald door wat elk soort fout je kost, niet door een standaardwaarde.
Redenen bij elke beslissing
De factoren achter elke score, leesbaar voor analisten en support.
Drift-alerts
Een waarschuwing als gedrag verschuift, voordat er verliezen zichtbaar worden.
Wachtrij voor analisten
Gevallen geordend op risico en waarde, met het bewijs erbij.
Geleidelijke uitrol
Draait eerst naast je regels; neemt het alleen over waar het beter is.
Hoe een project verloopt
- 1
Bereken de kosten van fouten
Wat een gemiste fraude kost en wat een onterecht geweigerde klant kost. Beide bepalen het doel.
- 2
Bouw de historie op
Eerdere beslissingen, chargebacks en reviews worden gelabelde voorbeelden.
- 3
Scoren en uitleggen
Een model scoort elk event realtime en somt de redenen op.
- 4
Schaduwdraaien naast je regels
Het draait stil naast de huidige regels tot het dezelfde fraude vangt met minder valse alarmen.
- 5
Monitoren en hertrainen
Drift-alerts, wekelijkse rapporten en een rollback die jij beheert.
Wat je krijgt
- Scoringservice binnen je betaal- of orderflow
- Drempelbeleid op basis van de kosten van elke fout
- Wachtrij voor analisten met redenen per geval
- Monitoring van drift en prestaties
- Code, modellen en runbooks in je repository
Gangbare prijs
€ 7k–€ 42k
Gangbare doorlooptijd
Bepaald in discovery
Op basis van de gepubliceerde tarievenkaart. De definitieve prijs ligt vast zodra de scope is afgesproken.
Schat je project inVragen
Vervangt machine learning onze frauderegels?
In het begin niet. Het model draait naast de regels en neemt het alleen over waar het dezelfde fraude vangt met minder valse alarmen. Sommige regels blijven, omdat ze beleid vastleggen.
Hoe snel is realtime scoring?
Snel genoeg om in de checkout of de betaalautorisatie te zitten. Het budget voor de responstijd wordt vooraf afgesproken en gemonitord.
Kunnen jullie uitleggen waarom een transactie werd geweigerd?
Ja. Elke score komt met de factoren erachter, zodat analisten en support een beslissing aan een klant kunnen uitleggen.
Hoeveel gelabelde fraude hebben we nodig?
Bevestigde fraude is altijd schaars. We combineren chargebacks, eerdere reviews en anomaliesignalen, en meten eerst wat haalbaar is op je historie.
Waarom is er geen vaste prijs?
Integratiepunten en datakwaliteit verschillen het meest tussen bedrijven. Een korte discovery bepaalt de scope en de prijs.
Vertel ons over het vraagstuk.
Het eerste gesprek is gratis. Als dit systeem voor jouw cijfers niet het juiste antwoord is, zeggen we dat.