Fintech’ler İçin Ai Dolandırıcılık Sinyali Birleştirme ve İnceleme Kuyruğu

Veri kaynakları:
– İşlem akışı (payment events)
– Cihaz parmak izi ve IP verisi
– KYC/KYB doğrulama sonuçları

Entegrasyonlar:
– Webhook/event streaming (Kafka)
– KYC sağlayıcıları
– Case management (Jira/ServiceNow)

Önerilen iş akışı (MVP):
– İşlem, cihaz, davranış ve KYC sinyallerini topla
– Sinyal birleştirme ile risk skoru üret
– İnceleme kuyruğunu etki/önceliğe göre sırala
– Analist için açıklanabilir gerekçe ve kanıt kartı üret
– Yanlış pozitifleri takip edip model eşiklerini ayarla
– Uyum raporları ve audit log üret

Ürün içinde kalite kontrol için iki katman önerilir: (1) kural tabanlı doğrulama (zorunlu alan, format, hassas ifade filtresi) ve (2) çıktı değerlendirme (tutarlılık, eksik alan, öneri puanı). Bu sayede ekip içi standart oluşur ve hatalı otomasyon riski düşer.

Rekabet avantajı (moat) önerileri:
– Açıklanabilir skor kartları (why)
– Kuyruk optimizasyonu ile daha az analist zamanı
– Uyum ve denetim için değişmez loglar

Fiyatlandırma ve paketleme:
– İşlem hacmine göre abonelik
– İnceleme koltuğu başı lisans
– Enterprise: özel model ve SLA

Operasyonel riskler ve azaltma yöntemleri:
– Regülasyon → açıklanabilirlik ve audit trail
– Yanlış pozitif → segment bazlı eşik
– Veri güvenliği → şifreleme ve erişim kontrolü

Ürün yol haritası (6–12 ay):
– Chargeback tahmini
– Müşteri yaşam boyu risk profili
– Gerçek zamanlı bloklama önerileri

Aşağıdaki işlem ve cihaz sinyallerine göre risk skoru ve gerekçe üret. Sinyaller: {json}