Conheça o Sardine Rules Engine
Desde o início, a Sardine tem sido feita pela equipe de combate à fraude, para a equipe de combate à fraude. E, ao mesmo tempo, por engenheiros de dados para engenheiros de dados.
No nosso núcleo, somos uma empresa de machine learning e ciência de dados, mas sabemos que um mecanismo de regras flexível e adaptável ainda é fundamental para detectar novas tipologias, padrões e desafios.
Achamos que o nosso mecanismo de regras é imbatível.
Neste artigo, abordamos
- O que é um mecanismo de regras?
- Como funciona um mecanismo de regras?
- Os principais recursos do mecanismo de regras da Sardine
1. O que é um mecanismo de regras?
Um mecanismo de regras é uma forma de as equipes de operações de fraude e conformidade criarem uma expressão lógica. No nível mais simples, “se x acontecer, então faça y”. Em um nível mais complexo, ele pode criar cadeias complexas de lógica para detectar e gerenciar riscos sofisticados.
Um mecanismo de regras é:
- Legível por humanos: Clareza sobre por que determinadas transações foram sinalizadas como de alto risco
- Reações mais rápidas: quando surgem novos picos de padrões de fraude, os analistas de risco podem criar regras instantaneamente para bloquear fraudes sem precisar esperar pelo retreinamento do modelo
- Altamente específico: pode capturar requisitos de negócios muito específicos para certos casos de uso que talvez não tenham dados suficientes para treinar modelos de ML
2. Como o mecanismo de regras da Sardine funciona para os usuários
Abaixo está um exemplo de regra que você pode criar usando o editor de regras da Sardine
💡 As regras são formadas por diversos tipos de entrada A Sardine calcula milhares de variáveis em tempo real. Essas variáveis incluem:
- Sinais de dados internos (por exemplo, se a sessão usa VPN)
- Dados que obtemos de provedores de dados de terceiros (por exemplo, país do emissor do cartão de crédito),
- Agregações em tempo real (por exemplo, quantas transações são feitas a partir do mesmo número de telefone nas últimas 24 horas)
- Sinais do nosso consórcio (por exemplo, quantas transações fraudulentas vimos a partir da mesma impressão digital do dispositivo).
💡 Regras de escrita: As regras são escritas como expressões lógicas, como mostrado na captura de tela acima. Com base no resultado da avaliação da regra, pode ser atribuída uma ação à regra – por exemplo, marcar a transação como alto risco, colocá-la em uma fila de revisão, exigir 2FA, etc. Operações como igual a (==), AND, OR, maior ou menor que também podem ser combinadas para criar regras complexas como a mostrada acima.
- Nível de sessão IGUAL a alto
- Cartão de pagamento INCLUI Canadá ou EUA
- As transações nesse dispositivo nas últimas 24 horas são MAIORES QUE 5
- A porcentagem de agregação é MAIOR QUE 30
💡 Testando e pré-visualizando o desempenho das regras com "backtests": Ao criar ou editar regras, os usuários podem fazer backtests usando dados históricos. Isso dará confiança de que a regra não recusará transações em excesso e fornecerá estatísticas de precisão e revocação ao longo do tempo, caso rótulos de feedback tenham sido fornecidos. Após criar/editar regras, as alterações ficarão disponíveis em poucos minutos. Todos os registros de execução de regras são armazenados; os usuários podem ver os dados e os indicadores de desempenho posteriormente.
3. Por que o mecanismo de regras da Sardine é incrível.
1. Soma de pontuações
Crie uma pontuação resumida a partir de várias regras. Às vezes, a equipe de combate à fraude quer combinar os resultados de avaliação de várias regras para somar ou subtrair pontos.
Por exemplo:
- Se a conta tiver mais de 90 dias, subtraia 20 pontos de risco.
- se houver um novo endereço IP, então adicione 20 pontos de risco
- se houver um número incomum de cópias e colagens, adicione 50 pontos de risco.
2. Agregações personalizadas
Imagine que a Sardine (ou você) tenha os dados brutos de que precisa, mas o mecanismo de regras da Sardine não está fazendo as agregações necessárias para criar a regra capaz de detectar esse tipo de fraude ou risco. É aqui que entram as agregações personalizadas, permitindo que os usuários definam suas próprias agregações de acordo com suas necessidades.
Um exemplo é apresentado abaixo.
Definindo o que agregar (por exemplo, cartões), com um método de agregação (por exemplo, contagem) ao longo de um período (por exemplo, horas) e então uma operação lógica (por exemplo, onde o valor da transação é maior que 500).
3. Modelos de regras
Ser capaz de construir qualquer coisa é poderoso, mas muitas vezes a parte mais difícil é saber por onde começar. Na Sardine, conseguimos ver dados dos nossos clientes sobre quais tipos de regras têm bom desempenho em produção.
Nós oferecemos um recurso de modelo de regra em que os clientes podem navegar e importar de um banco de dados com centenas de modelos de regra testados e aprovados
4. Revelador de regras (recente hackathon projeto)
A equipe antifraude precisa saber qual regra foi acionada e por que ao avaliar o desempenho das regras.
Para revelar o porquê, para cada regra exibimos os valores das variáveis e as definições das regras no momento da sessão, facilitando a condução da investigação e a verificação se as regras estão funcionando conforme o esperado.
5. Registro de alterações de regras (recente hackathon projeto)
A má configuração de regras pode ser cara para a empresa, e é importante ter um registro de auditoria histórico das alterações realizadas. Por esse motivo, criamos uma interface de usuário que permite comparar facilmente o antes e o depois de cada mudança, juntamente com o usuário que a realizou.
6. Rotinas (ou regras em lote)
Por padrão, nosso mecanismo de regras oferece avaliação em tempo real da lógica das regras com latência de ~25 ms, mas existem alguns casos de uso que precisam ser executados diariamente, semanalmente ou mensalmente (por exemplo, uma revisão diária de conformidade). Para isso, criamos as Rotinas, um recurso que permite executar SQL personalizado (por meio de um construtor de consultas SQL ou SQL bruto) em um agendamento predefinido (diário, semanal, mensal).
7. Variáveis personalizadas (traga seus próprios dados)
Muitas vezes, um comerciante ou uma empresa de fintech já possui dados específicos para as suas necessidades de negócio (por exemplo, um nível de usuário ou histórico de conta). Por esse motivo, nosso mecanismo de regras pode receber quaisquer variáveis personalizadas enviadas pelos nossos clientes e utilizá-las nas regras.
8. Análises e Informações de Gestão (MI).
O nosso painel oferece uma ampla variedade de análises, incluindo taxas de acerto das regras, precisão e revocação.
No entanto, às vezes, nossos clientes querem fazer análises mais aprofundadas, combinando os resultados das nossas avaliações de regras com seus próprios dados. Para facilitar esse trabalho, também oferecemos um serviço de data warehouse que contém todo o contexto e o histórico das avaliações de regras.
9. Regras aninhadas.
A maioria dos motores de regras oferece apenas AND como operador. Nós oferecemos tanto AND quanto OR dentro de uma regra. Também permitimos múltiplos níveis de aninhamento de AND e OR, para que possamos criar regras mais complexas
10. Consultas avançadas de strings como Jaro-Winkler.
Funções integradas como "contains" ou "not contains" podem economizar horas de trabalho de desenvolvimento ou de análise. Recursos avançados de busca, como o Jaro-Winkler, que mede a similaridade entre duas cadeias de texto, também estão disponíveis no construtor de regras. Nossos usuários mais avançados criam conjuntos de regras incrivelmente sofisticados com o conjunto de ferramentas que fornecemos.
4. Nem todos os mecanismos de regras são iguais
Os mecanismos de regras precisam oferecer o máximo de flexibilidade e poder, ao mesmo tempo em que são simples de começar a usar. Como um cliente corporativo nos contou recentemente:
Para nós, o mecanismo de Regras é apenas uma peça do quebra-cabeça da equipe antifraude, mas também é uma peça central.
Nem todos os mecanismos de regras são iguais, e a flexibilidade adicional de um data warehouse, traga-seus-próprios-dados, regras em lote, scoresum e modo sombra oferece às equipes de operações de fraude exatamente o que elas precisam.
Pela equipe antifraude.
Para a equipe antifraude 🐟