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Iniciar SesiónFraude en siniestros y señales
5 tareas · 40 min · Principiante
Un modelo de fraude en siniestros no encuentra fraudes: encuentra señales que a veces acompañan a un fraude. La diferencia importa porque detrás de cada alerta hay un cliente esperando su pago. Tienes las señales, las alertas de septiembre de 2026 y las reglas del sistema alerta-fraude de Quirquincho Seguros. Vas a medir cuánto acierta, qué señal sobra y qué regla se saltó el proceso. Es solo lectura.
Objetivo de la sala
Un modelo de fraude en siniestros no encuentra fraudes: encuentra señales que a veces acompañan a un fraude. La diferencia importa porque detrás de cada alerta hay un cliente esperando su pago. Tienes las señales, las alertas de septiembre de 2026 y las reglas del sistema alerta-fraude de Quirquincho Seguros. Vas a medir cuánto acierta, qué señal sobra y qué regla se saltó el proceso. Es solo lectura.Las señales de fraude son hechos que, en el historial de la aseguradora, aparecen más a menudo en siniestros fraudulentos: un aviso que llega muy tarde, un siniestro en los primeros días de la póliza, facturas que no cuadran. Ninguna prueba nada por sí sola, porque cada una tiene explicaciones inocentes. Por eso el diseño sano es que la alerta abra una investigación que hace una persona, y que objetar o pagar salga de lo que esa persona encuentre.
Hay un segundo cuidado: algunas señales miden más la situación económica del cliente que su conducta. Si una señal se activa sobre todo en clientes de menos ingresos y casi nunca termina en fraude confirmado, castiga a un grupo sin detectar nada.
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¿Qué papel debe tener una alerta de alerta-fraude en un siniestro?
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Ejecuta `SELECT * FROM reglas` y lee la regla R1.
Bajo presión de trabajo aparecen atajos: una regla temporal que objeta los casos con puntaje muy alto «porque seguro son fraude». Ese atajo convierte una recomendación en una decisión automática sobre el dinero del cliente, sin investigación y sin aprobación. Encontrarlo exige cruzar la tabla de reglas con la columna de acción de las alertas.
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¿Qué siniestro de septiembre se objetó sin que nadie lo investigara?
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En `SELECT * FROM alertas`, busca la fila cuya investigación es `ninguna` y lee su acción.
La medida básica de un sistema de alertas es su precisión: de las alertas que se investigaron hasta el final, cuántas resultaron ser fraude. Las que siguen en curso todavía no tienen resultado y no entran en la cuenta, y la que nadie investigó tampoco: no se sabe si era fraude. Una precisión baja no invalida el sistema, pero dice cuántos clientes honestos pasan por una investigación por cada fraude encontrado.
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De las alertas de septiembre con investigación terminada, ¿qué porcentaje resultó fraude confirmado? Escribe solo el número.
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Cuenta las filas de `alertas` con investigación `terminada` y, entre ellas, las de `fraude confirmado`.
La precisión global esconde lo que pasa con cada señal. Por eso la regla R3 pide medirla por señal cada trimestre. Una señal que aparece en muchas alertas descartadas y en ninguna confirmada no ayuda a detectar fraude; solo empuja casos inocentes por encima del umbral.
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¿Qué señal aparece en muchas alertas descartadas y en ninguna con fraude confirmado?
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Separa las alertas `sin fraude` de las de `fraude confirmado` y cuenta cuántas veces aparece cada señal en cada grupo.
La corrección tiene tres partes que no se sustituyen entre sí: cortar el atajo que decide sin investigar, reparar al cliente afectado y medir antes de seguir usando una señal dudosa. Quitar el sistema entero o aceptarlo como está son dos maneras de no mirar.
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¿Qué recomiendas a la unidad antifraude de Quirquincho?
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Relee las reglas R1 y R3 y la nota sobre la medición del trimestre.
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