Появляются современные алгоритмы, которые помогают анализировать данные о клиентах, такие как история транзакций, местоположение, информация о устройстве и модели поведения пользователей в реальном времени. В частности, внедрение передовых алгоритмов машинного обучения помогает повысить уровень авторизации за счет быстрого анализа данных из множества источников и выявления закономерностей или аномалий, которые могут указывать на мошенничество.

Постоянно обучаясь и адаптируясь к новым угрозам, эти решения могут опережать развивающиеся мошеннические тактики. Это помогает продавцам сохранять бдительность и минимизировать ложные срабатывания, что снижает риск отклонения законных транзакций. И поскольку они заранее проверяют рискованные транзакции, прежде чем передавать их для авторизации в сеть, общие показатели одобрения получают значительный прирост.



Это относится к таким решениям, как Управление транзакционными рисками, работающее на базе ИИ Brighterion от Mastercard, которое проверяет и оценивает операции на основе модели искусственного интеллекта в режиме реального времени, помогая предотвращать мошенничество с платежами.



TRM повышает точность своей ИИ-модели с помощью гибких правил и порогов, которые можно точно настроить под конкретные нужды эквайеров и уровень допустимого риска компании. Такая гибкость позволяет компаниям найти баланс между увеличением количества одобрений и снижением потерь из-за мошенничества. Фактически, это позволяет обнаруживать дополнительное мошенничество до 40% — с минимальным влиянием на качество обслуживания клиентов.

Для Национального банка Египта процент авторизаций был в приоритете. Банк искал передовую технологию предотвращения мошенничества, которая помогла бы ему выйти на новые рынки и поддерживать различные каналы продаж, что сопровождается сложными вопросами авторизации.



Mastercard оснастила банк системой управления рисками транзакций, помогая ему опережать киберпреступников. Он также предотвращал мошеннические платежи, отслеживая все транзакции, блокируя определенные IP-адреса, электронную почту и даже некоторых продавцов. Результаты говорят сами за себя. Продавцы из портфеля банка смогли усилить контроль над мошенническими платежами; в одном случае, авиакомпания-продавец в Египте повысила коэффициент одобрения на 23% через год после внедрения. Объединяя передовые технологии с надежными методами аутентификации и проактивным мониторингом, решения по борьбе с мошенничеством могут значительно повысить процент авторизации и защитить бизнес и клиентов от мошеннических действий.