Skip to content

Loading...

Data Science 6 ay ML Mühendisi & Veri Bilimci

Fintech Dolandırıcılık Tespit Platformu

Gerçek zamanlı işlem akışı üzerinde anomali tespiti yapan makine öğrenimi platformu. Saniyede 10.000+ işlemi analiz eden streaming ML mimarisi.

%78
Sahtecilik Azalması
10K+
İşlem/Saniye
%60
False Positive Düşüşü
%97.3
Model Doğruluğu

Zorluk

Saniyede 10.000+ işlemi gerçek zamanlı analiz etmek, sürekli değişen dolandırıcılık kalıplarına adaptasyon ve düşük false positive oranı tutmak temel zorluklardı.

Çözüm

Apache Flink ile düşük latency streaming mimarisi kurduk. Isolation Forest ve AutoEncoder'ı birleştiren hybrid bir model ile adaptif anomali tespiti sağladık. Online learning ile modeli sürekli güncelledik.

Öne Çıkanlar

1

Gerçek zamanlı streaming ML mimarisi (Flink + Kafka)

2

Hybrid anomali tespit modeli tasarımı

3

100+ feature ile kapsamlı feature engineering

4

SHAP ile açıklanabilir AI entegrasyonu

Teknoloji Yığını

Python
Apache Flink
Scikit-learn
TensorFlow
Kafka
ClickHouse
Grafana

Proje Hakkında

Bir fintech şirketi için geliştirilen bu platform, kullanıcı işlemlerini gerçek zamanlı analiz ederek sahte işlemleri tespit edip engelliyor.

Teknik Detaylar

  • Apache Flink ile gerçek zamanlı stream processing
  • Isolation Forest +
  • Feature engineering pipeline (100+ özellik)
  • Adaptive threshold mekanizması
  • Explainable AI (SHAP) ile karar açıklanabilirliği

    • Etki

    Sahtecilik kayıplarında %78 azalma, false positive oranında %60 düşüş sağlandı.