Решения на основе искусственного интеллекта и больших данных

FraudShield

Антифрод-сервис для бизнеса, способствующий снижению убытков и защите от фрода

Уникальные возможности

Описание решения

Усильте контроль фрода в ключевых процессах. Антифрод-платформа использует машинное обучение и ИИ для выявления мошеннических сценариев и оперативного реагирования на угрозы в финансовой отрасли, электронной коммерции и букмекерском бизнесе.

КЛЮЧЕВЫЕ ВЫГОДЫ

Ценность внедрения антифрод-сервиса

Кросс-канальная аналитика

Объединяет сигналы из разных каналов, повышая вероятность выявления мошеннических действий и предотвращения фрода

ML-модели поведения

Модели постоянно дообучаются и адаптируются под новые сценарии мошенничества

Реакция на атаку до 10 секунд

Принимаем и обрабатываем запросы в течение 10 секунд для оперативного принятия решений

Сокращение финансовых и репутационных потерь

Помогаем выявлять до 80% фрод-сценариев и снижать риск финансовых убытков

Отечественная разработка

Импортонезависимое решение с профессиональной технической поддержкой от вендора

Эффективность выявления до 95%

Достигаем точности классификации до 95% за счёт ML-моделей и правил под ваши сценарии

Функциональные аспекты

Особенности решения

Снижение убытков по кредитному портфелю

Помогает выявлять рискованные заявки и подозрительные сценарии на ранних этапах, сокращая потери и просрочку

Выявление ботов и бонус-хантеров

Отсекает бот-активность и злоупотребления промо, снижая прямые потери и «раздувание» маркетингового бюджета

Защита аккаунтов и данных клиентов

Снижает риск компрометации данных и «угона» учётных записей за счёт контроля подозрительных действий

Защита от социальной инженерии

Помогает распознавать подозрительные сценарии и вовремя включать дополнительные проверки, снижая ущерб от мошенников

Рост доверия и лояльности клиентов

Уменьшает число мошеннических инцидентов и повышает безопасность сервисов, улучшая клиентский опыт

Масштабирование под разные направления бизнеса

Сервис применим для банков, сервисов идентификации и букмекеров: закрывает ключевые риски без перестройки процессов «с нуля»

Часто задаваемые вопросы

Как наша система предотвращает мошенничество?

Мы используем различные методы анализа данных и технологии машинного обучения для выявления аномальных активностей и подозрительного поведения. Это позволяет оперативно выявлять потенциальные мошеннические действия, снижая риски и финансовые убытки.

Как работает антифрод-сервис FraudShield?

Шаг 1: Запрос. Формирование и направление в наш адрес запроса, содержащего необходимые и дополнительные параметры. Шаг 2. Оценка и разметка. Формирование сервисом признаков, их разметка и подготовка ответа. Шаг 3. Направление ответа в течение срока, не превышающего 10 сек.

Как наш антифрод-сервис помогает банкам?

Наш антифрод-сервис для банков анализирует сведения об оказанных абонентам услугах связи, выявляя аномалии и подозрительные действия. Система повышает эффективность работы моделей и алгоритмов оценки рисков, помогает банкам защитить своих клиентов от воздействия на них третьих лиц, снизить риск компрометации данных и уменьшить потери от противоправных действий мошенников.

Какие преимущества антифрод-системы для e-commerce?

Для электронной коммерции наш антифрод-сервис помогает повышать защищенность клиентов площадок онлайн-торговли, выявлять мошенничество с бонусами, платежами, риски кражи аккаунтов. Мы используем кросс-канальный анализ для мониторинга и минимизации фрод-активностей.

Другие решения

Скоринг

Скоринг и верификация

Оценка кредитного риска и подтверждение данных

Генеративный ИИ

ИИ-агенты

Цифровые сотрудники для решения комплексных задач бизнеса и управления

Аудиоаналитика

Распознавание речи

Голосовые решения для бизнес-задач

Остались вопросы? Готовы помочь!

empty

Нажимая кнопку "отправить" я даю

согласие на обработку персональных данных

получение рекламы

Услуги предоставляются при наличии согласия пользователя на обработку и передачу данных в целях защиты прав и законных интересов клиента, в том числе для предотвращения мошеннических действий. Обработка сведений осуществляется предиктивной системой билайна с использованием математических моделей. Значения всех параметров являются вероятностными. Эффективность рассчитана на основе тестирования сервиса и прошлых проектов. Сведения носят информационно-справочный характер, билайн не гарантирует достижения указанных результатов.