Descripción general:

El Analista Principal de Analítica de Fraude liderará los esfuerzos en la prevención y detección de actividades fraudulentas a través de múltiples plataformas. Se espera que el rol realice todo el procesamiento de datos, incluyendo la preparación de datos, análisis, visualización y prepare propuestas basadas en datos sobre estrategias de fraude para todos los productos, procesos y sistemas utilizados por el equipo de Anti-fraude. Él / Ella gestionará un equipo de analítica de fraude, trabajará en estrecha colaboración con equipos multifuncionales (productos, tecnología, RCO, legales, operaciones y otras unidades según sea necesario), y aprovechará los datos para construir modelos predictivos/detectivos y optimizar estrategias de fraude para todos los productos y procesos.

Lo que harás:

Revisión y Analítica de Fraude

• Realiza analítica general de fraude relacionada con todos los productos dentro de OneMaya y colabora con el equipo de Anti-fraude para abordar riesgos potenciales que no están cubiertos.
• Asegura un monitoreo de fraude robusto y continuo con disparadores apropiados
• Genera reportes a nivel de gestión diaria para informar sobre el riesgo de fraude relacionado con todo el portafolio
• Revisa los controles de fraude estándar para todos los productos de billetera y bancarios y trabaja con las partes interesadas (y cumplimiento de fraude) para asegurar el cumplimiento.
• Diseña e implementa medidas sólidas de prevención y detección de fraude, aprovechando la analítica de datos y tecnologías avanzadas para identificar y mitigar riesgos proactivamente.
• Analiza datos y genera insights sobre tendencias, patrones de fraude y rendimiento operativo, proporcionando informes y actualizaciones regulares a la alta dirección.
• Utiliza datos de rendimiento para impulsar iniciativas de mejora continua, optimizando procesos y marcos de toma de decisiones para lograr la excelencia operativa

Inteligencia Empresarial e Informes

• Ayuda a automatizar tareas manuales realizadas por cualquier unidad de Antifraude para un tiempo de respuesta más rápido en las investigaciones
• Trabaja junto con los equipos necesarios en la posibilidad de establecer predictores que puedan ser utilizados en diferentes casos de uso (como concesiones, cobros, operaciones, etc)
• Trabaja estrechamente con el equipo de DS para el desarrollo, validación, revisión y ajuste de modelos de fraude.
• Identifica patrones de fraude, entiende el modus operandi y conduce evaluaciones de impacto
• Desarrolla una estrategia y acciones para reducir los números de fraude, incluyendo la creación o refinamiento de alertas y modelos, proponiendo un nuevo SOP, y escalando hallazgos a las partes interesadas relevantes
• Ayudó a FCI a mejorar el proceso a través del acceso a datos para una respuesta más rápida en las investigaciones.
• Ayuda a los equipos de Anti-Fraude y AML a encontrar respuestas a través de datos: Proporciona soporte de datos para investigaciones para entender el modus operandi y perfilar a los actores fraudulentos.
• Realiza investigaciones de datos profundas para casos importantes: Realiza análisis de impacto, análisis de causa raíz y revisiones post-mortem para fortalecer los controles de fraude.

Gestión de Equipo

• Ofrece apoyo y orientación a los miembros del equipo abordando desafíos, proporcionando retroalimentación y facilitando oportunidades de desarrollo profesional.
• Identifica brechas de habilidades dentro del equipo y proporciona oportunidades de capacitación o recursos para desarrollar sus habilidades profesionales.
• Aborda y medía cualquier conflicto que pueda surgir dentro del equipo, asegurando que el ambiente de trabajo permanezca colaborativo y respetuoso.

Lo que buscamos:

• Mínimo 7 años de experiencia en el campo de la evaluación de fraude de préstamos, prevención de fraude de identidad y analítica de datos de fraude.
• Experiencia comprobada en la construcción y despliegue de modelos de detección de fraude utilizando aprendizaje automático, análisis estadístico y tecnologías de Big Data (por ejemplo, Python, R, SQL, Spark, Hadoop).
• Se requiere experiencia en codificación SQL y utilización de herramientas de visualización.
• Se requiere experiencia en Bancos Digitales y Préstamos en analítica de fraude.
• Se requiere experiencia en la gestión de un equipo de analítica de fraude.

Por favor, consulte la descripción del trabajo.