Skip to content
Tiga Media Inovasi
Placeholder — perlu approval klien sebelum publikasi
Fintech · Software Development · Durasi 6 bulan · 2025

Real-time Fraud Detection System untuk fintech P2P lending

Klien: Fintech P2P top-10 nasional (NDA)

Membangun fraud detection system real-time terintegrasi dengan platform lending, menggantikan rules manual yang sudah tidak scalable.

−62%
Fraud loss
dalam 3 bulan setelah go-live
−45%
False positive rate
vs rules manual sebelumnya
< 200ms
Decision latency
p95 di production
0
Audit findings OJK
pada pemeriksaan tematik berikutnya

Tantangan

Situasi yang kami hadapi

  • Loan fraud loss menumbuh searah dengan ekspansi user base
  • Decision engine existing berbasis spreadsheet yang dioperasikan tim collection
  • False positive rate yang tinggi menggerus konversi loan disbursement
  • Kebutuhan audit trail yang siap dilihat OJK

Pendekatan

Yang kami lakukan

  1. 1 Asesmen fraud taxonomy bersama tim risk + fraud + collection
  2. 2 Implementasi rules engine + machine learning model untuk skor risk per transaksi
  3. 3 Integrasi real-time ke loan origination pipeline (latency < 200ms)
  4. 4 Dashboard ops untuk fraud analyst dengan workflow eskalasi
  5. 5 Audit log lengkap dengan retensi 3 tahun sesuai POJK 10/2022

Stack & Tools

Teknologi yang dipakai

Python XGBoost Kafka PostgreSQL Grafana

Punya tantangan serupa?

Mari diskusikan bagaimana pengalaman dari engagement ini dapat diterapkan untuk konteks Anda.

Mulai percakapan