Dashboard Anti-Fraude
Análisis de 50.000 transacciones · 2026-01-01 — 2026-03-31
Transacciones Analizadas
💳50.000
2026-01-01 al 2026-03-31
Fraudes Confirmados
🚨750
1.5% del total
Tasa: 1.5% — Dataset desbalanceado
F1-Score XGBoost
🤖97.4%
AUC-ROC: 1
Mejor modelo seleccionado
Ahorro Estimado
💰$55,038
vs. no tener modelo de detección
Por detección de 149 fraudes
Fraude por Hora del Día
Las horas 23h–5h (rojo) concentran la mayoría de los casos
Fraude por Categoría
Electrónica y Viajes son las categorías de mayor riesgo
Hallazgos Clave
3 insightsPaís No Coincide = 15× Más Riesgo
El 15.1% de las transacciones donde el país del emisor no coincide con el IP son fraude. Para transacciones con coincidencia, solo el 0.3%.
Fraude Nocturno: 23h–5h
La variable 'hora de riesgo' es el segundo predictor más importante. Las transacciones nocturnas tienen 4–6× más probabilidad de ser fraude. El modelo la usa como señal primaria.
XGBoost Detecta el 97% del Fraude
Con umbral optimizado 0.4532, el modelo detecta 149 de 150 fraudes del test set, generando solo 7 falsas alarmas.
❌ País No Coincide
15.1% fraudeTransacciones
3.994
Fraudes
603
✅ País Coincide
0.3% fraudeTransacciones
46.006
Fraudes
147