A csalás elleni védelem fejlesztése a globális hálózati intelligencia segítségével

Az elfogadói csalás összetett, a baráti csalástól a kereskedői összejátszásig terjed. Az e-kereskedelmi eladások az elmúlt néhány évben robbanásszerűen megnőttek, és ezzel párhuzamosan a csalások száma is emelkedett. Nilson 2020 és 2030 között 408,5 milliárd dolláros veszteséget jósol a hitelkártyacsalások terén. A beszerzők pontosabb és hatékonyabb megoldásokat keresnek.

A mai piacképes mesterséges intelligencia forradalmasítja a csalások felderítését. Miközben a felvásárló cégek a tranzakciós csalások megelőzése érdekében alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, még mindig van hova fejlődni. A robusztus globális adatkészleteken képzett modellek hatékonyabbnak bizonyulnak - a csalások felderítése 2-3-szorosára, a jóváhagyásoké pedig 7,4% a meglévő elfogadói védekezéshez képest. A kereskedői kockázati modellek lehetővé teszik a csaláselemzők számára, hogy jelentősen csökkentsék a manuális felülvizsgálatok számát, és a vizsgálatokat a legkockázatosabb esetekre összpontosítsák.

Olvassa el az ebookot:

• Ismerje meg a csalás rejtett költségeit az Ön vállalkozásában 
• Ismerje meg a Brighterion AI új, piacképes modelljeit, amelyeket a Mastercard globális anonimizált és összesített tranzakciós adatain képeztek ki. 
• Ismerje meg az azonnal bevezethető, piackész modellek előnyeit és költségmegtakarításait. 
• Fedezze fel, hogyan növelheti a jóváhagyások számát és a tranzakciós csalások felderítését a fizetési folyamat korábbi szakaszában.  
• Tudja meg, hogyan csökkentheti a kereskedői kockázatot azáltal, hogy a vizsgálatokat az ellenőrzött és összetett rendszerekre összpontosítja.