El fraude del adquirente es complejo y abarca desde el fraude amistoso hasta la colusión del comerciante. Las ventas de comercio electrónico se han disparado en los últimos años, acompañadas de un aumento del fraude. Nilson predice pérdidas por fraude con tarjetas de crédito de $408.5 mil millones entre 2020 y 2030. Los adquirentes buscan soluciones más precisas y efectivas. 

La inteligencia artificial lista para el mercado actual está revolucionando la detección de fraude. Si bien los adquirentes están adoptando IA para prevenir el fraude en las transacciones, todavía hay margen de mejora. Los modelos entrenados en conjuntos de datos globales sólidos demuestran ser más efectivos: aumentan la detección de fraude entre dos y tres veces y las aprobaciones hasta en un 7,4 % por encima de las defensas de los adquirentes existentes. Los modelos de riesgo comercial permiten a los analistas de fraude reducir significativamente las revisiones manuales y centrar su investigación en los casos más riesgosos.

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• Comprenda los costos ocultos del fraude en su negocio 
• Conozca los nuevos modelos listos para el mercado de Brighterion AI entrenados con datos de transacciones agregados y anónimos globales de Mastercard 
• Conozca las ventajas y los ahorros de costos de los modelos listos para el mercado que se pueden implementar de inmediato 
• Descubra cómo aumentar las aprobaciones y la detección de fraudes en transacciones en una etapa más temprana del proceso de pago.  
• Descubra cómo puede reducir el riesgo de los comerciantes al centrar las investigaciones en esquemas verificados y complejos