Defensa contra el fraude diseñada para la banca minorista actual

Los bancos pueden prevenir eficazmente el fraude al aprovechar las soluciones de seguridad bancaria impulsadas por la inteligencia artificial que brindan información en tiempo real sobre los patrones de transacciones, el comportamiento de los usuarios y las amenazas externas. El sistema avanzado de TrustDecision utiliza el aprendizaje automático para detectar anomalías, detectar actividades sospechosas y adaptarse de forma dinámica a la evolución de las tácticas de fraude. Esto garantiza respuestas rápidas y mitiga los riesgos, lo que genera confianza y resiliencia en las operaciones bancarias.

Se logra procesando grandes cantidades de datos de forma instantánea, aprovechando algoritmos avanzados y automatización:

• Procesamiento de datos a alta velocidad: Nuestro motor de decisiones analiza los datos transaccionales, el comportamiento de los usuarios y las señales ambientales en milisegundos para permitir la prevención del fraude en tiempo real.
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• Detección de anomalías con modelos de aprendizaje automático: Aprendizaje supervisado y no supervisado para detectar desviaciones del comportamiento normal.
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• Puntuación de riesgo dinámica: Calcula las puntuaciones de riesgo integrando múltiples flujos de datos, como la información del dispositivo, el contexto de las transacciones, la geolocalización y más.
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• Actualización continua del modelo: El sistema se adapta a las nuevas tácticas de fraude mediante el aprendizaje continuo y las listas negras históricas pasadas en toda nuestra red. La actualización continua de las normas de detección de fraudes mejora la precisión, minimiza los falsos positivos y protege las cuentas y transacciones de los clientes con precisión.

• Evaluación de riesgos de varios niveles. Procese y evalúe una gran cantidad de datos de diversos aspectos en todos los canales. Por ejemplo, el seguimiento de todo tipo de transacciones, ubicaciones geográficas, detalles de los dispositivos y patrones de comportamiento en la banca en línea, los cajeros automáticos y las sucursales.
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• Los análisis de riesgos se realizan con una comprensión contextual. Por ejemplo, el sistema sabe que el comportamiento de compra durante la temporada navideña será diferente al habitual y debería poder distinguir las transacciones legítimas del fraude real.
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• Aprendizaje adaptativo con modelos de aprendizaje automático. Los sistemas de IA evolucionan aprendiendo de los resultados del pasado, lo que mejora su capacidad para diferenciar entre actividades genuinas y fraudulentas. Se adapta a las nuevas tácticas de fraude para detectar eficazmente sin penalizar por error a los usuarios legítimos.
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Con todo lo anterior diseñado para aumentar la precisión y reducir los falsos positivos, los bancos pueden permitir con confianza que los clientes genuinos realicen transacciones sin problemas y sin problemas. Activa a los usuarios de riesgo medio con la autenticación multifactor (MFA) u otra verificación adicional con una comunicación clara.

Utiliza un enfoque de varios niveles al combinar diferentes tecnologías y reglas de acuerdo con cada etapa del recorrido del usuario. Los métodos principales incluyen:

• Modelo hombre-máquina para detectar actividad similar a la de un bot
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• Modelo de detección de fraude conductual para evaluar los patrones de comportamiento de los usuarios
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• Modelo de árboles de decisión que aumentan el gradiente (GBDT) para clasificación y regresión
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• Modelo de extracción de muestras negras que busca puntos de datos que se desvían de la mayoría
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• Gráfico de conocimiento modelo para encontrar conexiones entre cada elemento digital e identificar el sindicato de fraude.

• Integración de datos y silos: Muchos bancos operan en sistemas fragmentados, donde los datos se almacenan en silos. La consolidación e integración de estos datos para crear modelos de IA eficaces puede resultar compleja y llevar mucho tiempo, lo que dificulta la precisión de la detección del fraude.
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• Compatibilidad con sistemas antiguos: Las soluciones de IA suelen tener dificultades para integrarse con una infraestructura bancaria obsoleta. La actualización o la integración de estos sistemas requieren un esfuerzo considerable para garantizar una compatibilidad perfecta.
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• Escalabilidad para nuevas tecnologías: La implementación de un marco modular y escalable es esencial para adaptarse a los avances en las tecnologías de inteligencia artificial y detección de fraudes. Los bancos deben adoptar soluciones que permitan introducir fácilmente nuevas herramientas sin interrumpir las operaciones existentes.
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• Adopción de la nube: La transición a plataformas basadas en la nube mejora la agilidad y la escalabilidad, lo que permite a los bancos aprovechar el procesamiento de datos en tiempo real y adaptarse rápidamente a la evolución de las tácticas de fraude. La nube también permite un despliegue más rápido de los modelos de IA y garantiza actualizaciones continuas para contrarrestar las amenazas sofisticadas.
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La plataforma de TrustDecision aborda estos desafíos al centralizar los datos mediante la extracción, la transformación y la integración de la información de sistemas dispares en un marco unificado.

Además, la arquitectura de la plataforma está diseñada para permitir la integración de modelos de aprendizaje automático con capacidades de procesamiento en tiempo real, lo que garantiza que los bancos puedan aprovechar los análisis avanzados para detectar y prevenir el fraude de forma inmediata.

• Personalización e integración de políticas: Nuestro software permite a los bancos importar y hacer cumplir sus políticas internas únicas y sus requisitos reglamentarios locales. Esto garantiza que los marcos de cumplimiento se personalicen para cumplir con los estándares globales y específicos de cada jurisdicción.
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• Sistema avanzado de administración de casos: Admite las revisiones manuales de los casos con una puntuación de riesgo media (el umbral se puede personalizar). Ofrece información más profunda sobre cada usuario, dispositivo y transacción, lo que permite a los bancos investigar y resolver los problemas.
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• Implementación impulsada por expertos: Nuestro equipo de soluciones y operaciones está compuesto por expertos en dominios experimentados que colaboran estrechamente con los bancos para elaborar estrategias de fraude y riesgo crediticio adaptadas a sus necesidades individuales. Esto garantiza una alineación óptima con los objetivos operativos y los mandatos reglamentarios.
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• Experiencia localizada: Con equipos locales especializados en regiones clave, mantenemos relaciones estrechas con los bancos centrales y los organismos reguladores. Esto nos permite mantenernos actualizados sobre la evolución de las regulaciones y guiar a nuestros clientes de manera proactiva para cumplir con estos cambios.