Pertahanan Penipuan Dibangun untuk Perbankan Ritel Saat Ini

Bank dapat secara efektif mencegah penipuan dengan memanfaatkan solusi keamanan perbankan bertenaga AI yang memberikan wawasan real time tentang pola transaksi, perilaku pengguna, dan ancaman eksternal. Sistem canggih TrustDecision menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi anomali, menandai aktivitas yang mencurigakan, dan beradaptasi secara dinamis dengan taktik penipuan yang berkembang. Ini memastikan respons yang cepat dan mengurangi risiko, membangun kepercayaan dan ketahanan dalam operasi perbankan.

Hal ini dicapai dengan memproses sejumlah besar data secara instan, memanfaatkan algoritma canggih dan otomatisasi:

• Pemrosesan data berkecepatan tinggi: Mesin keputusan kami menganalisis data transaksional, perilaku pengguna, dan sinyal lingkungan dalam milidetik untuk memungkinkan pencegahan penipuan real-time.
  ‍
  
• Deteksi anomali dengan model pembelajaran mesin: Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi untuk menandai penyimpangan dari perilaku normal.
  ‍
  
• Penilaian risiko dinamis: Ini menghitung skor risiko dengan mengintegrasikan beberapa aliran data seperti informasi perangkat, konteks transaksi, geolokasi, dan banyak lagi.
  ‍
  
• Pembaruan model berkelanjutan: Sistem beradaptasi dengan taktik penipuan baru melalui pembelajaran berkelanjutan dan daftar hitam historis masa lalu di seluruh jaringan kami. Pembaruan aturan deteksi penipuan yang sedang berlangsung meningkatkan akurasi, meminimalkan kesalahan positif, dan mengamankan akun/transaksi pelanggan dengan presisi.

• Penilaian risiko berlapis-lapis. Memproses dan mengevaluasi sejumlah besar data dari berbagai aspek di semua saluran. Misalnya, melacak semua jenis transaksi, geolokasi, detail perangkat, dan pola perilaku di perbankan online, ATM, dan konter cabang.
  ‍
  
• Analisis risiko dilakukan dengan pemahaman kontekstual. Misalnya, sistem tahu bahwa perilaku pembelian selama musim liburan akan berbeda dari biasanya dan harus dapat membedakan transaksi yang sah dari penipuan aktual.
  ‍
  
• Pembelajaran adaptif dengan model pembelajaran mesin. Sistem AI berkembang dengan belajar dari hasil masa lalu, meningkatkan kemampuan mereka untuk membedakan antara aktivitas asli dan penipuan. Ini beradaptasi dengan taktik penipuan baru untuk mendeteksi secara efektif tanpa secara keliru menghukum pengguna yang sah.
  ‍

Dengan semua strategi di atas untuk meningkatkan akurasi yang lebih tinggi dan mengurangi positif palsu, bank dapat dengan percaya diri memungkinkan pelanggan asli untuk bertransaksi dengan mulus tanpa gesekan. Memicu pengguna berisiko sedang dengan otentikasi multi-faktor (MFA) atau verifikasi tambahan lainnya dengan komunikasi yang jelas.

It uses a multi-layered approach by combining different technologies and rules according to every stage of the user journey. Core methods include:

• Human-Machine Model to detect bot-like activity
  ‍
• Behavioural Fraud Detection Model to assess patterns in user behavior
  ‍
• Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) Model for classification and regression
  ‍
• Black Sample Mining Model that looks for data points that deviate from the majority
  ‍
• Knowledge Graph Model to find connections between each digital element and identify fraud syndicate. 

• Integrasi Data dan Silo: Banyak bank beroperasi di seluruh sistem yang terfragmentasi, di mana data disimpan dalam silo. Mengkonsolidasikan dan mengintegrasikan data ini untuk membangun model AI yang efektif dapat menjadi rumit dan memakan waktu, menghambat akurasi deteksi penipuan.
  ‍
  
• Kompatibilitas Sistem Legacy: Solusi AI sering berjuang untuk berintegrasi dengan infrastruktur perbankan yang sudah ketinggalan zaman. Meningkatkan atau menjembatani sistem ini membutuhkan upaya yang signifikan untuk memastikan kompatibilitas yang mulus.
  ‍
  
• Skalabilitas untuk Teknologi Baru: Menerapkan kerangka kerja modular yang dapat diskalakan sangat penting untuk mengakomodasi kemajuan dalam AI dan teknologi deteksi penipuan. Bank harus mengadopsi solusi yang memungkinkan pengenalan alat baru dengan mudah tanpa mengganggu operasi yang ada.
  ‍
  
• Adopsi Cloud: Transisi ke platform berbasis cloud meningkatkan kelincahan dan skalabilitas, memungkinkan bank memanfaatkan pemrosesan data real-time dan dengan cepat beradaptasi dengan taktik penipuan yang berkembang. Cloud juga mendukung penyebaran model AI yang lebih cepat dan memastikan pembaruan berkelanjutan untuk melawan ancaman canggih.
  ‍

Platform TrustDecision mengatasi tantangan ini dengan memusatkan data melalui ekstraksi, mengubah, dan mengintegrasikan informasi dari sistem yang berbeda ke dalam kerangka kerja terpadu.

Selain itu, arsitektur platform dirancang untuk memungkinkan integrasi model pembelajaran mesin dengan kemampuan pemrosesan real-time, memastikan bank dapat memanfaatkan analitik canggih untuk deteksi dan pencegahan penipuan segera.

• Penyesuaian dan Integrasi Kebijakan: Perangkat lunak kami memungkinkan bank untuk mengimpor dan menegakkan kebijakan internal mereka yang unik dan persyaratan peraturan lokal. Ini memastikan kerangka kerja kepatuhan disesuaikan untuk memenuhi standar global dan yurisdiksi khusus.
  ‍
  
• Sistem Manajemen Kasus Tingkat Lanjut: Mendukung tinjauan manual untuk kasus dengan skor risiko sedang (ambang batas dapat disesuaikan). Ini menawarkan wawasan yang lebih dalam tentang setiap pengguna, perangkat, dan transaksi, memungkinkan bank untuk menyelidiki dan menyelesaikan masalah.
  ‍
  
• Implementasi Berbasis Ahli: Tim solusi dan operasi kami terdiri dari pakar domain berpengalaman yang bekerja sama erat dengan bank untuk menyusun strategi risiko penipuan/kredit yang disesuaikan dengan kebutuhan individu mereka. Ini memastikan keselarasan optimal dengan tujuan operasional dan mandat peraturan.
  ‍
  
• Keahlian Lokalisasi: Dengan tim lokal yang berdedikasi di wilayah-wilayah utama, kami menjaga hubungan dekat dengan bank sentral dan badan pengatur. Hal ini memungkinkan kami untuk tetap mendapatkan informasi terbaru tentang peraturan yang terus berkembang dan membimbing klien kami secara proaktif dalam memenuhi perubahan ini.