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Fraud Network Analysis

SAS® Fraud Network Analysis

빅데이터로 조직적인 사기 행위 적발 및 방지

 

조직적인 부정 행위(사기)가 계속 증가하고 있습니다. 여러 은행에서 채택하고 있는 트랜잭션 모니터링 시스템이 개인의 실시간 POS 부정 행위(사기) (point-of-sale fraud)에 대해 적절하게 대응하고 있긴 하지만, 겉보기에는 정상적이어도 감시 범위를 벗어난 곳에서 행해질 수 있는 행위들을 파악하기 위해서는 다양한 계정 및 시스템 상에서 고객 행동을 모니터링할 수 있는 새로운 접근 방식이 필요하며 SAS® Fraud Network Analysis가 바로 그 해답입니다.

도입 효과

더 많은 사기 행위 탐지 및 손실 감소.

비즈니스 규칙 및 분석 모델을 통해 거의 실시간에 가깝게 또는 배치(batch) 방식으로 샘플만이 아닌 모든 데이터를 처리하여 의심스러운 행동을 찾아냅니다. 고유한 시각화 인터페이스를 통해 과거에는 파악하지 못했던 상호 연계된 개체들과 범죄의 연결 고리를 확인할 수 있습니다.

부정 행위(사기) 리스크(fraud risk)에 대한 통합적인 시각 확보.

모든 LOB(현업)에소 고객 계정 및 트랜잭션을 확인하여 교차 브랜드/제품 부정 행위(사기)를 찾아냅니다. 지속적으로 모델을 개선하고 시스템을 조정하여 항상 최신 동향을 파악합니다.

오탐지율 감소, 효율성 증가.

오탐지율 경보를 조사하는 데 시간을 낭비하지 마십시오. 정교한 부정 행위(사기) 평가 엔진(fraud scoring engine)이 리스크 및 가치 기반 평가 모델을 적용하여 조사 담당자에게 인계되기 전 이벤트의 우선 순위를 정합니다. 그리고 이렇게 절약된 시간을 활용해 조사 담당자는 더 많은 사례를 조사하고 더 중요한 네트워크 업무에 집중할 수 있습니다.

뛰어난 경쟁 우위 확보.

오탐지율이 줄어들고 성능이 향상된다는 것은 곧 고객 환경이 개선된다는 뜻이고, 결과적으로 고객 만족도 향상이라는 결과로 이어집니다. 더 철저하고 효과적인 부정 행위(사기) 탐지 방법(fraud detection methods)을 채택함으로써 사기 범죄자들(fraudsters)은 더 이상 귀사를 표적으로 삼지 못할 것입니다.

스크린샷

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주요 특징

Fraud Network Analysis
  • 부정 행위(사기) 데이터 관리(Fraud data management)
  • 규칙 및 분석 모델 관리
  • 사전 감지 및 경보 생성
    • 경보 관리
    • 소셜 네트워크 분석
    • 선택 가능한 통합 사례 관리
    • 감사가능성(Auditability)
    CNA
    CNA는 SAS와 긴밀한 업무 관계를 맺고 있습니다. SAS는 CNA에 맞는 효과적인 예측 모델을 구축하기 위해 많은 시간을 투자하여 CNA에 대해 배우고 CNA에서 일어날 수 있는 범죄의 미묘한 차이에 대해 올바르게 이해하였습니다.
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