<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/9e96d68773ba497f823c9b9ef143456a&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1726&quot; height=&quot;1294&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>1294</height><width>1726</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>1294</thumbnail_height><thumbnail_width>1726</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/9e96d68773ba497f823c9b9ef143456a-bb723a97e86e0075.gif</thumbnail_url><duration>224.729</duration><title>3. Uso de Features en Workflows para Prevención de Fraude</title><description>En este módulo, les mostré cómo utilizar los features en el workflow y en las reglas, usando el mismo ejemplo de transferencias. Configuramos ventanas de tiempo de un minuto y 90 días para calcular la cantidad de transferencias agrupadas por e-mail y dispositivo. Les animo a crear la cantidad de features que necesiten basándose en la información relevante, como la cantidad de dispositivos asociados a una cuenta receptora. Es importante que al llamar a un feature, incluyan la palabra &quot;features&quot; antes del nombre y la temporalidad correspondiente. Recuerden que pueden combinar estos features con listas para mejorar la prevención del fraude.</description></oembed>