FuncionalidadesCasos de UsoBlogReferência APIPor Que CorePlexMLPreços
Começar Grátis
Serviços Financeiros

Detecção de fraude, scoring de crédito e conformidade regulatória em escala

Construa modelos ML de nível produtivo para detecção de fraude, scoring de risco de crédito, monitoramento de transações AML e modelagem de risco de mercado — tudo com conformidade de privacidade integrada e rastreabilidade de auditoria.

Os Desafios

Evolução dos Padrões de Fraude

Os fraudadores adaptam constantemente suas técnicas, exigindo modelos que se retreinam automaticamente à medida que os padrões mudam.

Conformidade Regulatória

As regulamentações PCI-DSS, SOX e AML exigem pipelines ML auditáveis com rastreamento completo da linhagem de dados.

Scoring em Tempo Real

As decisões de transação devem ocorrer em milissegundos, mantendo alta precisão e baixas taxas de falsos positivos.

Tratamento de Dados Sensíveis

Números de cartões de crédito, CPFs e registros financeiros exigem mascaramento e criptografia rigorosos antes do treinamento do modelo.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

Modelos de Fraude com AutoML

Treine mais de 50 algoritmos simultaneamente com engenharia de features automática e ensembles empilhados ajustados para datasets de fraude desbalanceados.

Saiba mais
MLOps

Retreinamento por Drift

MLOps monitora as distribuições de predição e retreina automaticamente quando os padrões de fraude mudam, com deploys canary para rollouts seguros.

Saiba mais
Privacy Suite

Conformidade PCI-DSS

Privacy Suite detecta e mascara mais de 72 tipos de PII, incluindo PANs e CVVs, antes que os dados entrem no pipeline de treinamento.

Saiba mais
SynthGen

Dados Sintéticos de Transações

Gere registros financeiros sintéticos realistas com SynthGen para aumentar padrões de fraude infrequentes sem expor dados reais de clientes.

Saiba mais

Exemplo do SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Scan dataset for PCI-DSS compliance
scan = client.privacy.scan(
    dataset_version_id="dsv_transactions_q1",
    compliance_profile="PCI_DSS"
)

# Train fraud detection model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_fraud",
    dataset_version_id="dsv_transactions_q1",
    target_column="is_fraud",
    max_models=30,
    max_runtime_secs=600
)

# Deploy with canary strategy
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_fraud",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=10
)

Impacto Esperado

99,2%
Taxa de Detecção de Fraude
67%
Redução de Falsos Positivos
<15 min
Tempo de Retreinamento
85% mais rápido
Preparação para Auditoria

Pronto para começar?

Experimente o CorePlexML gratuitamente — sem cartão de crédito. Treine seu primeiro modelo em menos de 10 minutos.

Começar GrátisVer Documentação