Banca · Un banco europeo con un gran negocio de pagos con tarjeta
Detección de fraude en tiempo real sobre una plataforma de streaming privada
Los controles de fraude del banco se ejecutaban en batch y llegaban tarde a la ventana en la que una transacción aún podía rechazarse. NuxFamily construyó una plataforma on-premises de streaming y en memoria que puntúa las transacciones con tarjeta en tiempo real, con plena residencia de datos.
< 50 ms
Latencia añadida por autorización para la puntuación en tiempo real
−31 %
Pérdidas por fraude en transacciones con tarjeta en el primer año
100 %
De las decisiones de puntuación retenidas con características y versión del modelo
El reto
El reto
Las autorizaciones de tarjeta se puntuaban contra reglas actualizadas cada noche. Los patrones de fraude cambiaban más rápido, y las pérdidas por fraude del banco crecían mientras los rechazos erróneos molestaban a los clientes. El equipo de fraude quería modelos puntuados sobre datos de transacciones en vivo, enriquecidos con el historial de la cuenta.
Los datos no podían salir de las instalaciones del banco. Los registros de transacciones, los identificadores de cliente y las características de los modelos debían permanecer en sus propios datacenters, y el regulador exigía una retención auditable de cada decisión de puntuación.
La latencia era la restricción dura: la decisión de autorización debía incluir la puntuación de fraude dentro del tiempo que permite la red de tarjetas, sin degradación durante los picos de compras.
La arquitectura
La arquitectura
Las transacciones se capturan desde el core bancario y los sistemas de tarjetas mediante captura de datos de cambio y se publican en clústeres Apache Kafka desplegados en dos sedes. Kafka proporciona el log de eventos duradero y ordenado para autorizaciones, eventos de cuenta y salidas de los modelos.
Los servicios de procesamiento de flujos sobre Kubernetes enriquecen cada autorización con características almacenadas en Redis, un almacén en memoria cargado desde el historial de cliente y actualizado continuamente desde los mismos flujos. Los modelos se sirven en el mismo clúster y se versionan a través del pipeline de despliegue.
Cada decisión de puntuación, sus características y la versión del modelo se escriben de vuelta en Kafka y se persisten en PostgreSQL para consultas operativas y en tablas Apache Iceberg para retención a largo plazo y reentrenamiento. OpenSearch indexa las decisiones para las herramientas de investigación de los analistas de fraude.
La plataforma se ejecuta sobre los clústeres OpenShift del banco con pools de nodos dedicados para las capas de streaming y en memoria. La recuperación ante desastres utiliza replicación de Kafka entre sedes y failover de Patroni, probados en ejercicios trimestrales.
Tecnologías
- Apache Kafka
- Captura de datos de cambio (CDC)
- Redis
- OpenShift
- PostgreSQL
- Apache Iceberg
- OpenSearch
“Pasamos de descubrir el fraude a la mañana siguiente a detenerlo en el punto de venta.”
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