Casos de uso - Português
Walmart reduz fraude e recupera milhões com Alteryx
Cargo: Diretor de Analytics & Insight
Empresa: Walmart
Visão geral do caso de uso
Um analista do Walmart Global Investigation usou o Alteryx Designer e Server para criar um fluxo de trabalho robusto e repetitivo a fim de identificar transações de alto risco relacionadas a um esquema de fraude envolvendo vales-presente de alto valor. Os resultados do fluxo de trabalho foram então passados para o Tableau Server para visualização do risco em tempo real. Assim as partes interessadas relevantes puderam tomar medidas corretivas imediatamente para atenuar o risco. Os processos de fluxo de trabalho, visualizações e mitigação provaram ser altamente bem sucedidos evitando a perda de milhões de dólares e recuperando os valores fraudados às lojas afetadas.
Descreva o problema que você precisava resolver
Com um quadro de analistas e pesquisadores diversificado e altamente talentoso, o Walmart Global Investigations se esforça para identificar e mitigar riscos decorrentes de crime organizado de varejo em larga escala, fraudes corporativas de alto nível e outros riscos significativos para a reputação da marca e da empresa.
Por meio de esforços de investigação e revisão analítica, a Global Investigations tomou conhecimento de um importante esquema de fraude que ocorria nas lojas Walmart e Sam's Club nos Estados Unidos. Embora a abordagem variasse um pouco de uma instância para outra, o resultado permaneceu consistente em cada evento, já que os indivíduos conseguiam carregar com sucesso vales-presente de alto valor e outros vales-presente de outras marcas sem realmente efetuar qualquer pagamento.
Essa fraude causou enormes perdas financeiras às lojas afetadas. Ao mesmo tempo em que trabalhava com parceiros de negócios operacionais para formular mudanças de políticas e melhorias de processo para mitigar o risco, a Global Investigations também começou a trabalhar em uma maneira de identificar as transações de alto risco em tempo real, para que ações corretivas imediatas fossem tomadas não somente para mitigar perdas e identificar os infratores, mas também para recuperar os valores antes que os indivíduos tivessem uma chance de lucrar com eles.
Descreva sua solução de trabalho
Os registros transacionais relevantes dos vales-presente estão contidos em vários bancos de dados internos e incluem formatos de dados como Teradata, DB2, SQL Server etc. Eu usei o Alteryx e fiz uma consulta SQL para extrair dos vales-presente valores acima de um determinado número que estavam em diversos bancos de dados. Em seguida, limpei e analisei os dados colocando-os em um formato amigável ao usuário, depois uni os diferentes fluxos de dados em um conjunto abrangente de dados transacionais com valores de cada vales-presente de acordo com os segmentos de negócios afetados.
Depois que os conjuntos de dados foram combinados, classifiquei e agrupei os dados de modo que as transações ocorressem em ordem cronológica por registro e operador. Em seguida, usei a ferramenta de Fórmula de múltiplas linhas para identificar transações back-to-back conduzidas pelo mesmo operador no mesmo registro, porque essas são as transações de maior risco e provavelmente relacionadas a fraudes. Depois que as transações de alto risco foram sinalizadas, eu então enriqueci os registros transacionais com um arquivo ESRI .shp contendo dados do Censo dos Estados Unidos relacionados a Áreas Estatísticas Metropolitanas (MSA) para cada loja. Os dados do MSA foram adicionados para que as lojas afetadas pudessem ser agregadas a uma área metropolitana em vez de locais individuais. Após a agregação geográfica, os dados foram então segmentados em grupos com base no tipo de cartão que estava sendo carregado (vale-presente de outras marcas ou vale-presente da loja). Se o cartão fosse um vale-presente da loja, a ferramenta de Entrada dinâmica iria procurar o número desse cartão no banco de dados interno por meio de uma consulta SQL para determinar se algum saldo permanecia no cartão. Os conjuntos de dados foram então unidos novamente e transmitidos ao Tableau Server.
Os dados limpos, combinados e enriquecidos que foram transmitidos para o Tableau Server foram, então, visualizados em um painel dinâmico que forneceu muitas informações valiosas. Por exemplo, as MSAs foram plotadas em um mapa para mostrar as áreas mais afetadas em todo o país. Além da visão geral geográfica das MSAs, as principais lojas afetadas também foram listadas. Juntamente com a visão geográfica, os principais operadores também foram representados, incluindo informações que mostram a porcentagem das transações do operador que eram cargas consecutivas. Por fim, os detalhes transacionais foram mostrados junto com um hiperlink da cópia da nota fiscal da transação. Uma versão móvel do painel do Tableau permite que usuários pudessem acessar o site em um formato compatível com dispositivos smartphones caso estivessem longe do computador e precisassem agir em alguma transação fraudulenta.
O fluxo de trabalho do Alteryx foi publicado na Gallery do Alteryx e definido para ser executado em intervalos de 15 minutos. Os dados atualizados são enviados ao painel do Tableau para que a análise transacional em tempo real do esquema de fraude estivesse disponível. Depois de exibidos no painel do Tableau, analistas, pesquisadores e outras partes interessadas de parceiros de negócios podem, então, visualizar as transações conforme elas ocorreram, realizar uma revisão adicional e determinar a resposta corretiva adequada a cada evento. Por exemplo, um protocolo de confirmação de fraude foi desenvolvido para que cada bloco suspeito de transações que surgisse no painel fosse validado para determinar se havia ocorrido fraude ou se a transação era legítima. Uma vez que a fraude foi confirmada, o analista ou investigador que estava revisando a transação poderia então iniciar um processo de recuperação para recuperar quaisquer fundos que permanecessem nos cartões carregados fraudulentamente.
Descreva os benefícios que você alcançou
O fluxo de trabalho do Alteryx e o painel do Tableau construídos para esse caso de uso foram muito bem-sucedidos e tiveram um retorno significativo do investimento nas seguintes áreas:
• Acesso a dados - Ao fornecer a capacidade de vincular dados diferentes armazenados em muitos bancos de dados diferentes, agora podemos ver uma visão muito mais abrangente do problema em vez de ficarmos limitados por silos de dados segmentados e ineficientes.
• Economia de tempo - Como o fluxo de trabalho é reproduzível e automatizado por meio do agendador do Alteryx Gallery, um analista agora está livre para usar seu tempo valioso e limitado em outros projetos essenciais aos negócios. Além disso, devido à automação, visualizações em tempo real das transações fraudulentas são agora possíveis.
• Flexibilidade - A estrutura básica do fluxo de trabalho do Alteryx provou ser altamente flexível e facilmente ajustada para lidar com outras situações à medida que elas surgem. Por exemplo, com alguns pequenos ajustes no código SQL subjacente que extraiu os valores dos vales-presente, foi criado um fluxo de trabalho completamente separado para aplicar a mesma metodologia a outro esquema de fraude que também acontecia no país inteiro. Essa flexibilidade resultou em uma enorme economia de tempo porque uma resposta comprovada e bem-sucedida poderia ser rapidamente implantada para tratar de outra situação sem a necessidade de dedicar uma quantidade substancial de tempo ao desenvolvimento de uma nova solução.
• Recuperação - A capacidade de ver transações em tempo real e confirmar fraudes tem mudado muita coisa. Os novos insights sobre dados transacionais forneceram à Global Investigations uma maneira de ver rapidamente a fraude enquanto ela está ocorrendo, bem como a capacidade de tomar medidas imediatas para reduzir as perdas decorrentes da fraude. Ao ser capaz de vincular diferentes bancos de dados internos e verificar se os saldos ainda estão disponíveis em vales-presente carregados fraudulentamente, a Global Investigations agora pode iniciar um processo de recuperação e recuperar fundos que seriam perdidos. O processo de recuperação se mostrou altamente bem sucedido, com milhões de dólares sendo devolvidos para as lojas, em vez de ir para os bolsos dos indivíduos.
