Появились передовые алгоритмы для анализа данных о клиентах, таких как история транзакций, местоположение, информация об устройстве и модели поведения пользователей, в реальном времени. В частности, внедрение передовых алгоритмов машинного обучения помогает повысить процент 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 меняющиеся тактики мошенничества. Это помогает продавцам сохранять бдительность и уменьшать количество ложных срабатываний, тем самым снижая риск отклонения законных транзакций. Общий процент одобрений значительно повышается, поскольку они заблаговременно проверяют рискованные транзакции до их отправки на авторизацию в сеть.



Это относится к таким решениям, как Управление Рисками Транзакций на базе ИИ Brighterion от Mastercard, которое проверяет и оценивает на основе модели искусственного интеллекта, работающей в реальном времени, для предотвращения мошенничества с платежами.



TRM повышает точность своей ИИ-модели с помощью настраиваемых правил и порогов, которые можно тонко настроить под конкретные потребности эквайеров и допустимый уровень риска для бизнеса. Эта гибкость позволяет компаниям найти оптимальный баланс между максимизацией процента авторизации и минимизацией потерь от мошенничества. По сути, это позволяет выявлять дополнительное мошенничество до 40 % случаев с минимальным влиянием на качество обслуживания клиентов.

Для Национального банка Египта процент авторизаций был в приоритете. Банк искал передовую технологию предотвращения мошенничества, которая могла бы помочь ему выйти на новые рынки и поддерживать различные каналы продаж, и то, и другое сопряжено со сложными вопросами авторизации.



Mastercard оснастила банк системой Mastercard для управления рисками транзакций, что помогло ему опережать киберпреступников. Это также предотвратило мошеннические платежи, отслеживая все транзакции, блокируя определенные IP-адреса, электронные письма и даже некоторых продавцов. Результаты говорят сами за себя. Продавцы в портфеле банка смогли получить более строгий контроль над мошенническими платежами; в одном случае продавец авиакомпании в Египте увеличил показатель одобрения на 23 % через год после внедрения. Благодаря сочетанию передовых технологий, надежных методов аутентификации и проактивного мониторинга, решения по борьбе с мошенничеством могут значительно повысить показатели авторизации и защитить компании и клиентов от мошенничества.