Verbesserung des Betrugsschutzes mit globaler Netzwerkintelligenz

Acquirer-Betrug ist komplex und reicht von freundlichem Betrug bis hin zu Händlerkollusion. Die E-Commerce-Umsätze sind in den letzten Jahren explosionsartig angestiegen, begleitet von einem erhöhten Betrugsaufkommen. Nilson prognostiziert Kreditkartenbetrugsverluste in Höhe von 408,5 Milliarden US-Dollar zwischen 2020 und 2030. Acquirer suchen nach genaueren und effektiveren Lösungen.

Die heutige marktreife KI revolutioniert die Betrugserkennung. Obwohl Acquirer KI einsetzen, um Transaktionsbetrug zu verhindern, gibt es noch Raum für Verbesserungen. Modelle, die auf robusten globalen Datensätzen trainiert wurden, erweisen sich als effektiver – sie erhöhen die Betrugserkennung um das 2- bis 3-fache und die Genehmigungen um bis zu 7,4 % gegenüber bestehenden Acquirer-Abwehrmaßnahmen. Risikomodelle für Händler ermöglichen es Betrugsanalysten, manuelle Überprüfungen erheblich zu reduzieren und ihre Untersuchungen auf die riskantesten Fälle zu konzentrieren.

Lesen Sie das E-Book zu folgenden Themen:

• Verstehen Sie die versteckten Kosten von Betrug für Ihr Unternehmen 
• Lernen Sie die neuen marktreifen Modelle von Brighterion AI kennen, die auf den globalen anonymisierten und aggregierten Transaktionsdaten von Mastercard trainiert wurden 
• Lernen Sie die Vorteile und Kosteneinsparungen marktreifer Modelle kennen, die sofort eingesetzt werden können 
• Erfahren Sie, wie Sie die Genehmigungen und die Erkennung von Transaktionsbetrug zu einem früheren Zeitpunkt im Zahlungsprozess verbessern können.  
• Erfahren Sie, wie Sie das Händlerrisiko reduzieren können, indem Sie die Untersuchungen auf verifizierte und komplexe Schemata konzentrieren