Costruirò un sistema di rilevamento frodi e anomalie

I costi delle frodi fanno perdere miliardi alle aziende ogni anno. Costruisco sistemi di rilevamento frodi e anomalie con machine learning che segnalano attività sospette in tempo reale prima che diventino una perdita.

Sono specializzato in problemi di classificazione sbilanciata (le frodi sono rare per natura), usando XGBoost, Random Forest e isolation forests con oversampling SMOTE per creare modelli che non perdono transazioni fraudolente. Il risultato è un sistema di cui il tuo team può fidarsi e su cui può agire.

Ciò che ottieni:

• Analisi esplorativa dei dati sulle tue transazioni
• Modello addestrato di rilevamento frodi o anomalie
• Ottimizzazione della soglia per il tradeoff tra precisione e recall
• Pannello interattivo per monitorare le transazioni segnalate
• Rapporto di valutazione del modello (F1, recall, precisione, AUC)
• Codice Python pulito e documentato

Destinatari: aziende fintech, piattaforme e-commerce, processor di pagamenti e qualsiasi attività che gestisce dati di transazioni e ha bisogno di un modo più intelligente per individuare i malintenzionati.