Beranda / Studi Kasus / Deteksi Penipuan Fintech Indonesia

Studi Kasus · Fintech · Deteksi Penipuan

Akurasi deteksi penipuan 94%
pada skala enterprise.

Klien
Fintech Indonesia (Rahasia)
Sektor
Fintech · Pembayaran Digital
Jenis
ML · Analitik Real-time · GCP
Status
Berjalan di produksi
Tantangan

Tantangan

Fintech Indonesia yang berkembang pesat menghadapi masalah penipuan yang semakin meningkat. Volume transaksi tumbuh lebih cepat dari yang dapat ditangani tim review manual, menciptakan eksposur finansial dan gesekan pelanggan dari false positive pada transaksi yang sah. Mesin penipuan berbasis aturan menghasilkan terlalu banyak false negative pada pola serangan baru.

Apa yang PGI sampaikan

Apa yang PGI sampaikan

PGI-Data merancang dan menerapkan pipeline deteksi penipuan ML real-time di Google Cloud Platform, menggantikan mesin berbasis aturan dengan model machine learning adaptif yang mampu mendeteksi pola penipuan baru dengan latensi sub-detik.

  • Pipeline penilaian transaksi real-time di GCP
  • Pelatihan model ML pada data penipuan historis di BigQuery
  • Rekayasa fitur untuk deteksi anomali perilaku
  • Penyajian model via Vertex AI dengan latensi sub-detik
  • Pengurangan false positive melalui penilaian kepercayaan
  • Jejak audit dan pelaporan yang patuh OJK
  • Dashboard pemantauan untuk tim operasi penipuan
Hasil

Hasil yang terukur.

94%
Akurasi deteksi penipuan
<500ms
Latensi penilaian transaksi
60%
Pengurangan false positive
Teknologi yang digunakan

Tumpukan teknologi

Google Cloud Platform BigQuery Vertex AI Cloud Dataflow Cloud Pub/Sub Python TensorFlow Kerangka Kepatuhan OJK

Hadapi tantangan penipuan atau kepatuhan?

Bicara dengan spesialis BFSI kami tentang deteksi penipuan berbasis ML, analitik AML, dan kepatuhan OJK.