Korzyści
Zwiększenie ilości wykrywanych Fraudów
Połącznie wiedzy eksperckiej i zaawansowanych rozwiązań analizy danych pozwala widocznie zwiększyć liczbę wykrywanych nadużyć. Wykorzystanie algorytmów AI i data mining umożliwia m.in. identyfikację nietypowych zdarzeń, poprawę skuteczności reguł red flags.
Obniżenie kosztów dzięki automatyzacji
Automatyczne mechanizmy pobierania danych i identyfikacji ryzyka ograniczają liczbę procesów manualnych. System pozwala zredukować biurokrację i przyspieszyć obsługę spraw.
Zmniejszenie liczby fałszywych alertów
Na podstawie historii rozpoznanych nadużyć system „uczy się” identyfikować fałszywe sygnały fraudowe oraz dostraja reguły wyszukujące.
Optymalizacja liczby alertów
Wykorzystanie AI i ocen ryzyka z modułu case management pozwala optymalizować system i obniżać udział manualnych scenariuszy weryfikacji oceny ryzyka na rzecz scenariuszy w mniejszym stopniu angażujących ludzi.
Krótszy czas wprowadzania nowych reguł
Zintegrowane środowisko umożliwia szybsze testowanie i implementację nowych reguł i algorytmów na produkcji. Proces odbywa się bez kodowania i zaangażowania działu IT.
Wykrywanie nowych typów Fraudów dzięki AI
Sztuczna inteligencja pozwala wykrywać anomalie będące nowymi wzorcami zachowań przy wyłudzeniach. Wiedzę zdobytą w ten sposób można implementować do systemu automatycznie.
Możliwości PS FRAUD
Wieloetapowy system wyłapywania przypadków nadużyć
- Wyłapywanie przypadków nadużyć w czasie rzeczywistym
- Automatyczne zakładanie spraw dla przypadków podejrzanych
- Pogłębiona ocena ryzyka realizowana w ramach weryfikacji spraw
- Stały monitoring poziomu, obszarów występowania i wykrywalności nadużyć, przy wykorzystaniu dedykowanych paneli managerskich i wskaźników KPI:
- Monitorowanie nadużyć w sieci sprzedaży
- Monitorowanie przestępczych działań dokonywanych na rachunkach klienta
- Monitorowanie nadużyć w oddziałach
Dostosowanie do wymogów konkretnych branż
Know-how wyniesiony z wdrożeń PS FRAUD w różnych sektorach pozwala na przyspieszenie implementacji rozwiązania i zaproponowanie klientom najlepszych praktyk rynkowych w wielu obszarach fraud detection.
Szeroka identyfikacja czynników ryzyka
System zasilany jest danymi własnymi instytucji oraz danymi z baz zewnętrznych, pomagającymi wykryć czynniki ryzyka np. zastrzeżone dokumenty. PS FRAUD automatycznie przetwarza i aktualizuje te dane do postaci czarnych list, które wspierają procesy identyfikacji wyłudzeń.
Scoring transakcji
Dane z systemów transakcyjnych są przekazywane do silnika decyzyjnego, który ocenia transakcje pod kątem ryzyka fraudowego. Automatycznie alertuje najbardziej podejrzane przypadki i wysyła sprawę do analizy w systemie zarządzania alertami.
Możliwość wielowymiarowej kalibracji
PS FRAUD umożliwia kalibracje scenariuszy, reguł, wzorców i modeli typowania nadużyć. Oznacza to możliwość wykorzystania gotowych modeli i dostosowania alertów pod określoną skalę ryzyka lub do indywidualnych uwarunkowań biznesowych.
Możliwość manualnego oznaczania podejrzanych przypadków
Praca mechanizmów analitycznych może zostać uzupełniona o informacje wprowadzane przez pracowników, którzy dokonują oceny przypadków lb transakcji. Wskazane przez nich przypadki zostaną poddane ocenie prawdopodobieństwa wystąpienia nadużyć i wykorzystane do automatycznego wykrywania podejrzanych przypadków w przyszłości.
Wsparcie dla procesu prowadzenia śledztw i dokumentowania nadużyć
Dla transakcji o wysokim ryzyku automatycznie zakładane są alerty, które przypisywane są do obsługi przez określonych pracowników. System umożliwia zbieranie informacji i dokumentów dotyczących alertów. Cały proces pracy nad sprawą zostaje zautomatyzowany według wbudowanych procedur.
Zestawy gotowych reguł dla wielu typów fraudów
Szeroki zestaw gotowych reguł, wzorców i modeli pozwala na dopasowanie procesu wykrywania oszustw do specyfiki sektora, segmentu rynku, produktu i rodzaju fraudu.
Powiązanie reguł z modelami predykcyjnymi
Dzięki modelom predykcyjnym zyskujemy:
- Szansę na szybką identyfikację nowych zjawisk (modele anomalii);
- Wzrost precyzji reguł (profilowanie, indukcja reguł);
- Zaawansowaną ocenę przydatności reguł (modele apriori);
- Zmniejszenie liczby pustych alertów (optymalizacja).
Korekta modeli predykcyjnych i reguł
Modele i reguły są aktualizowane na podstawie informacji dotyczących efektu weryfikacji wyłapanych przypadków.
Możliwość testowania i kalibracji scenariuszy, reguł i modeli analitycznych
System jest wyposażony w dedykowane interfejsy do przeprowadzania symulacji. Umożliwia to analitykom samodzielną pracę nad modelami, bez konieczności programowania.
Wykorzystanie zewnętrznych i wewnętrznych whitelists i blacklists
System ma wbudowane mechanizmy automatycznej aktualizacji informacji z baz zewnętrznych. Umożliwia też budowanie własnych list.
Zaufali nam
