Ich erkenne Betrugs- und Chargeback-Risiken in deinem Shopify- oder WooCommerce-Shop
Betrugs- und Anomalieerkennung für E-Commerce, powered by Data Science
Über diesen Service
Verlierst du Geld durch Chargebacks oder betrügerische Bestellungen, die du nicht vorhersehen kannst?
Ich entwickle Betrugs- und Anomalieerkennungsmodelle speziell für E-Commerce-Unternehmen, die dieselben maschinellen Lerntechniken verwenden, die im Bankwesen und Fintech eingesetzt werden, angepasst an Shops jeder Größe.
Was du bekommst:
- Analyse deiner Bestell-/Transaktionsdaten, um verdächtige Muster zu erkennen
- Eine klare, verständliche Erklärung für jede markierte Transaktion – keine verwirrenden Diagramme, kein Fachjargon
- Praktische Empfehlungen, die du sofort umsetzen kannst
Dies ist kein generischer „KI-Bericht“. Ich konzentriere mich speziell auf transaktionsbezogene Betrugsmuster: Bestellgeschwindigkeit, Adressabweichungen, ungewöhnliches Kaufverhalten und mehr.
Fließend in Englisch und Spanisch, arbeite gerne mit beiden.
Programmiersprache:
Python
•
R
•
SQL
•
MLflow
Frameworks:
scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Stata
•
RStudio
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich sensible Daten teilen?
Du musst nur anonymisierte Transaktionsdaten teilen (Bestell-ID, Betrag, Zeitstempel, E-Mail-Domain, Versand-/Rechnungsinformationen) – keine Notwendigkeit, Kundennamen oder Zahlungsdetails offenzulegen.
Funktioniert das mit jeder Plattform?
Ja – solange du deine Bestelldaten als CSV oder Tabelle exportieren kannst, kann ich mit Shopify, WooCommerce oder jeder anderen Plattform arbeiten.
Was, wenn ich keine historischen Betrugsfälle gekennzeichnet habe?
Kein Problem – ich nutze unüberwachte Anomalieerkennungstechniken, die auch ohne gekennzeichnete Betrugsdaten funktionieren.

