通过尽早阻止合成身份、虚假申请和欺诈团伙，保护贷款过程的每个阶段——从注册到发放——的安全。
结合来自用户身份、设备指纹识别和行为模式的信号，举报高风险借款人，阻止复杂的欺诈策略。
我们的系统会学习每一种新的欺诈模式，实时更新黑名单和微调策略。
通过持续的风险筛查，保护贷款过程中的每一个环节，从注册到支付
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对电子邮件和电话验证、设备情报和行为分析进行交叉引用分析可以帮助验证联系人详细信息的合法性、检测多账户创建情况以及区分真实用户/机器人/欺诈者。
机器学习模型可以分析大量数据，适应不断变化的欺诈技术，并实现主动欺诈检测。我们的知识图谱有助于连接各种数据点（电子邮件、电话号码和设备），以建立全面的用户档案。
实时决策可以持续监控申请人的行为并在出现异常时做出即时决策，有助于及时制止欺诈。
与通常不足的通用的、一刀切的欺诈方法不同，我们专门为数字贷款机构设计了反欺诈策略，解决了贷款申请流程的复杂性。
该解决方案连接多个数据点 — 电子邮件、电话号码、设备和用户行为—使用知识图谱识别复杂的欺诈计划。
此外， 替代信用数据 也可以合并以对申请人进行更全面的评估，即使是那些传统信用记录有限的申请人也是如此。
凭借十多年的反欺诈专业知识，我们的应用程序欺诈检测解决方案通过使用积累的背景数据、权威数据源和高级分析，动态适应不断变化的欺诈策略。利用实时风险评分、行为分析和设备指纹识别，它可以检测合成身份、机器人驱动的提交和可疑模式。这种全面的方法可防止复杂的欺诈行为，确保申请流程安全无缝。
Let’s chat about your needs, we’ll find you a solution and give you a walkthrough of what we can help you with.
