Fraud Kalkanı — Getir Fikir #064

Fikir

Problem → Çözüm

Problem

Yeni kullanıcı kuponları onlarca sahte hesapla tekrar tekrar kullanılıyor, bazı hesaplar her siparişte “eksik ürün” iadesi talep ediyor. Kural tabanlı sistem hem suistimalcileri kaçırıyor hem de iyi müşterileri yanlışlıkla engelliyor.

Çözüm

Fraud Kalkanı, cihaz, ödeme kartı, adres ve telefon ilişkilerinden bir varlık grafı kurar; graf feature’ları ve davranış sinyalleriyle beslenen XGBoost modeli sipariş, kupon ve iade anında risk skoru üretir. Risk analistleri şüpheli kümeleri graf görünümünde inceleyip toplu aksiyon alır.

Ürün

Temel özellikler

1Gerçek zamanlı skorKupon kullanımı, sipariş ve iade anında 80 ms içinde risk skoru.

2Varlık grafıAynı cihaz/kart/adresi paylaşan hesap kümeleri görselleştirilir.

3Kademeli aksiyonDüşük risk geç, orta risk SMS doğrulama, yüksek risk analiste.

4Analist geri bildirimiAnalist kararları etiket olarak modele geri akar.

AI katmanı

Yapay zeka nerede devreye giriyor?

Graf feature’ları (bağlı bileşen boyutu, PageRank, paylaşılan cihaz sayısı) ve davranış sinyalleri XGBoost modeline girer; GNN embedding’leri gece batch’te güncellenir.

XGBoost (380 feature) ile işlem anı skorlama; Redis feature store’dan online feature, p99 80 ms; PR-AUC 0,71
Neo4j graf: bağlı bileşen, ortak cihaz/kart derecesi; GraphSAGE (PyTorch Geometric) ile node embedding gece batch’i
Analist için Claude Haiku ile küme özeti: “14 hesap, 2 cihaz, aynı Esenyurt adresi, 11 hoş geldin kuponu” — karar insanda kalır

Mimari

Nasıl çalışır?

İşlem Event’leriKafka • sipariş/kupon/iade

Feature PipelineFlink → Redis online store

Varlık GrafıNeo4j + GraphSAGE

SkorlamaXGBoost • FastAPI 80 ms

Risk KonsoluNext.js • graf inceleme

Teknoloji

Stack

Arayüz

Next.jsCytoscape.jsTailwind

Backend

Python 3.12FastAPIApache Flink

AI / ML

XGBoostPyTorch GeometricSHAPClaude Haiku

Veri

KafkaRedisNeo4jDynamoDB

Altyapı & DevOps

Kubernetes (EKS)AWS MSKPrometheus

Go-to-market

Pazarlama & lansman

Finans ekibine aylık raporÖnlenen kayıp TL ve yanlış pozitif oranı finans ve büyüme ekipleriyle paylaşılır.

Büyüme ekibiyle ortak hedefKupon bütçesinin gerçek yeni kullanıcıya gitme oranı ortak KPI olur.

Dürüst müşteriye sürtünmesiz akışDüşük riskli kullanıcıda ek doğrulama kaldırılarak dönüşüm artırılır.

Ölçüm

Başarı metrikleri (hedef)

-%63kupon suistimali kaybı

%0,4yanlış pozitif (iyi müşteri engeli)

80 msskorlama süresi (p99)

Teslimat

MVP yol haritası

Hafta 1-2Graf + etiketlerCihaz/kart/adres grafı, geçmiş fraud vakalarından etiket seti.

Hafta 3-4XGBoost shadowGerçek zamanlı feature pipeline, modelin kural motoruna paralel shadow çalışması.

Hafta 5-8Aksiyon + konsolKademeli aksiyonlar, analist graf konsolu ve geri bildirim döngüsü.

Fİ

Fatih İnci — Full Stack Software Engineer

Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.