Las instituciones de crédito y seguros enfrentan fraudes organizados mediante anillos delictivos que utilizan identidades falsas o conexiones ocultas para obtener financiamientos. Durante COVID, una empresa nos compartió que sospechaba un incremento en el fraude orquestado, pero la forma en que se organizaban los datos dificultaba detectar relaciones sospechosas antes de aprobar el crédito.
Procesar y modelar grandes volúmenes de solicitudes de crédito antes del tiempo compromiso de respuesta.
Identificar patrones ocultos y conexiones sospechosas entre solicitudes.
Calificar la probabilidad de riesgo adecuadamente.
Vinkos implementó una solución basada en tecnología de grafos para analizar y visualizar conexiones ocultas entre solicitudes de crédito. Se diseñó un proceso de ingesta de datos desde las solicitudes hasta una estructura optimizada en Neo4j, permitiendo modelar relaciones entre los datos y detectar patrones sospechosos.
Gracias a esta tecnología, el sistema pudo identificar solicitudes con alta probabilidad de fraude, ayudando a la empresa a tomar decisiones informadas antes de otorgar financiamientos. El proceso de integración de datos aseguró un flujo eficiente de información, optimizando tiempos de análisis.
Con esta solución, la institución logró:
