Fraud Management Intern

Minggu 1: onboarding MagangHub — company profile, struktur organisasi, peraturan perusahaan, Winning Principle (Act Fast and Practical, Be the Solution, Continuous Improvement), perkenalan dengan mentor teknikal dan mentor HR, serta setup laptop dan akun (16 jam). Minggu 1–3: basic training soft skill dari tim Learning & Development (40 jam). Minggu 2: pembekalan fungsi (8 jam) — jenis fraud e-commerce (akun palsu, promo abuse, chargeback), aturan deteksi, alat pemantauan transaksi, dan alur investigasi. Minggu 3–4: tugas awal terdampingi: mempelajari 10 kasus fraud yang sudah ditutup dan mencatat polanya; menyepakati rencana belajar 6 bulan dan KPI posisi dengan mentor: Jumlah kasus fraud yang terdeteksi tepat waktu; Tingkat false positive aturan deteksi; Nilai kerugian yang dapat dicegah. Porsi teori dan simulasi ±64 jam (10–25% total durasi). Output: rencana belajar 6 bulan dan hasil tugas awal. Penilaian: observasi dan diskusi dengan mentor.

Peserta mereview transaksi yang ditandai sistem dan memutuskan aman, blokir, atau eskalasi sesuai panduan, selalu dengan alasan tertulis yang bisa ditelusuri. Mentor awalnya mengecek seluruh keputusan blokir dan eskalasi, lalu beralih ke sampling seiring peningkatan konsistensi. Peserta juga mencatat waktu dari transaksi ditandai sampai keputusan agar mendukung KPI jumlah kasus fraud yang terdeteksi tepat waktu. KPI / Target Bulanan: ≥90% transaksi yang ditugaskan direview sesuai SLA; 100% keputusan memiliki alasan; konsistensi keputusan ≥90% pada sampel mentor.

Peserta mengumpulkan bukti untuk kasus yang dieskalasi, menyusun kronologi yang memisahkan fakta dari dugaan, berkoordinasi dengan tim CS dan payment, dan menghitung nilai kerugian yang berhasil dicegah. Output berupa berkas investigasi lengkap untuk beberapa kasus, yang mendukung KPI nilai kerugian yang dapat dicegah sambil menjaga aturan penanganan data pribadi. KPI / Target Bulanan: Berkas investigasi untuk 3–5 kasus atau seluruh kasus yang tersedia selesai; kelengkapan bukti ≥95%; kronologi memisahkan fakta dan dugaan.

Peserta menarik dan membersihkan data kasus tiga bulan terakhir, mengelompokkannya per modus, kanal, waktu, dan nominal, lalu mengukur performa setiap aturan aktif menggunakan confusion matrix, precision, dan false positive rate. Hasilnya dituangkan dalam laporan pola fraud dan performa aturan yang memuat indikator risiko baru dan mendukung KPI tingkat false positive. KPI / Target Bulanan: Dataset 3 bulan dibersihkan dengan kelengkapan ≥95%; laporan pola dan metrik aturan selesai; baseline false positive rate terdokumentasi.

Peserta merancang atau menyesuaikan dua sampai tiga aturan deteksi berdasarkan pola yang ditemukan, mengujinya pada data historis lewat backtest, dan menyetel ambang batas dengan mempertimbangkan trade-off antara jumlah kasus tertangkap dan dampak pada pelanggan sah. Hasil backtest dipresentasikan bersama rencana uji, dan rancangan ini menyasar ketiga KPI posisi. KPI / Target Bulanan: 2–3 aturan deteksi dirancang dan diuji backtest; hasil uji dan trade-off terdokumentasi 100%; rekomendasi direview mentor.

Peserta menjalankan aturan baru dalam mode pemantauan tanpa memblokir, meninjau setiap transaksi yang ditandai, dan membandingkan deteksi serta false positive dengan aturan lama dalam Evaluation Report. Bulan ditutup dengan laporan akhir sekitar 40 jam, presentasi, dan rekomendasi apakah aturan layak dijalankan penuh. KPI / Target Bulanan: Aturan diuji dalam mode pemantauan; 100% alert uji ditinjau sesuai kapasitas; hasil dibandingkan dengan baseline; laporan akhir dan rekomendasi selesai.