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Plataforma SaaS de analítica de fraude que integre visualización de distribución de riesgo, efectividad de reglas AML, eventos en tiempo real y mapas de calor de fraude.

Detectado hace 6 horas

6.5/ 10

Puntaje general

Convierte esta senal en ventaja

Te ayudamos a construirla, validarla y llegar primero.

Pasamos de la idea al plan: quien compra, que MVP lanzar, como validarlo y que medir antes de invertir meses.

Contexto extra

Ver mas sobre la idea

Te contamos que significa realmente la oportunidad, que problema existe hoy, como esta idea lo resolveria y los conceptos clave detras de ella.

Desglose del puntaje

Urgencia8.0

Tamano de mercado7.0

Viabilidad6.0

Competencia5.0

Dolor

Los equipos de cumplimiento no pueden visualizar patrones de fraude, efectividad de reglas ni el backlog de escalación de forma estructurada.

Quien pagaria por esto

Equipos de cumplimiento y riesgo en instituciones financieras, fintechs y empresas con alta exposición a fraude transaccional.

Senal de origen

"Compliance teams cannot see fraud patterns, rule effectiveness, or the escalation backlog in a structured way."

Publicacion original

[Wave 200pts] Build Fraud Analytics Dashboard — Risk Distribution, Rule Effectiveness, and High-Risk WebSocket Events

Publicado: hace 6 horas

Repository: Nexacore-Org/NexaFx-js Author: portableDD ## Summary The risk engine scores transactions and flags them but this data is never surfaced in analytics. Compliance teams cannot see fraud patterns, rule effectiveness, or the escalation backlog in a structured way. ## Acceptance Criteria - [ ] GET /admin/analytics/fraud returns risk score distribution in buckets (0-20, 21-40, 41-60, 61-80, 81-100) - [ ] Flagged, auto-resolved, and escalated counts for configurable period - [ ] Most triggered AML/risk rules ranked by frequency with trigger rate % - [ ] GET /admin/analytics/fraud/heatmap returns 24x7 grid (hour of day × day of week) of fraud flag counts - [ ] New HIGH risk transaction (score > 70) emits fraud.highRisk WebSocket event to admin channel - [ ] Rule effectiveness shows TP/FP rate based on manual review decisions ## Key Files - `src/modules/analytics/services/fraud-analytics.service.ts` - `src/modules/analytics/controllers/admin-analytics.controller.ts` — add fraud endpoints - `src/modules/transactions/services/risk-scoring.service.ts` — expose review outcome data - `src/web-sockets/notifications.gateway.ts` — emit fraud.highRisk - `test/fraud-analytics.e2e-spec.ts` ## Constraints - Heatmap computed from DB data — not in-memory - WebSocket fraud events only go to admin channel — never user channels - Complexity: **High — 200 points**

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