W jaki sposób SAS® podchodzi do analizy nadużyć aplikacyjnych?
SAS umożliwia ochronę klientów i organizacji przed stale zmieniającymi się zagrożeniami ze strony oszustów. Nasze możliwości analizy tożsamości, także w kontekście nadużyć aplikacyjnych, łączą orkiestrację danych opartą na sztucznej inteligencji z silnikiem decyzyjnym, zapewniającym wyniki w czasie rzeczywistym.
Zapobieganie nadużyciom aplikacyjnym
SAS łączy wiele metod analitycznych z wbudowaną sztuczną inteligencją i analizą sieci powiązań, aby ocenić ryzyko związane z nowymi aplikacjami, wykrywając skradzione, zmanipulowane lub syntetyczne tożsamości szybciej niż kiedykolwiek, dzięki czemu walka z oszustami staje się skuteczniejsza.
Identyfikacja zagrożenia
przejęcia konta
Skorzystaj z wiodącej w branży analizy danych i uczenia maszynowego, aby monitorować konta i transakcje pod kątem podejrzanych zachowań, aby móc identyfikować możliwe zagrożenia związane z przejęciem konta, jednocześnie minimalizując fałszywe alarmy.
Mniejsza liczba oszustw w handlu elektronicznym
Wykrywaj nieuczciwe zachowania zakupowe i cechy urządzenia / karty SIM za pomocą silniejszego uwierzytelniania oraz zaawansowanych narzędzi i technologii analitycznych, aby zmniejszyć liczbę nadużyć.
Pogłębiona analiza
oszustw cyfrowych
Wykorzystaj dodatkowe źródła danych, np. dane biometryczne, cyfrowe ID i behawioralne - w celu wzbogacenia transakcji i zaimplementuj nowe techniki wykrywania nadużyć w różnych kanałach, w tym w bankowości internetowej, telefonii komórkowej i przelewach.
Dlaczego SAS® do wykrywania nadużyć aplikacyjnych?
Sieci powiązań
Analiza sieci powiązań służy identyfikacji ukrytych zależności między poszczególnymi obiektami uczestniczącymi w procesie, dostarczając unikalnej wiedzy na temat powiązań w ramach społeczności oraz zachodzących w niej zależności. Umożliwia to znalezienie grup podmiotów działających wspólnie i analizowanie ich jako całości.
Integracja z zewnętrznymi źródłami danych
SAS zapewnia scentralizowaną platformę, która umożliwia łatwą integrację i pracę z danymi posiadanymi przez firmę oraz pochodzącymi od dostawców zewnętrznych. Dzięki temu wyniki przeprowadzonych analiz są otrzymywane szybciej przy zachowaniu odpowiedniej szczegółowości.
Analityka hybrydowa
Strategia wykrywania podejrzanych przypadków obejmuje reguły, wykrywanie anomalii, uczenie maszynowe i analizę tekstu. Łącząc metody, możliwe jest wykrycie większej liczby faktycznych nadużyć, jednocześnie zmniejszając liczbę fałszywych alarmów.
Zaufanie klientów, niższe koszty
Szybsze rozpatrywanie aplikacji i logowanie na konto pozwala zwiększyć zadowolenie wśród klientów. Dzięki integracji danych i zastosowaniu odpowiednich metod analitycznych rozwiązanie pozostaje nieinwazyjne dla klientów, jednocześnie gwarantując najwyższy poziom bezpieczeństwa i niskie koszty prowadzenia działalności.
Explore More on Identity & Digital Fraud Analytics
WHITE PAPER
Detect & Prevent Identity Theft
Learn how advanced analytics can uncover the fast-growing incidence of synthetic identities.
WHITE PAPER
Balancing Fraud Detection & the Customer Experience
Discover why it can be more important to identify the good customers than the fraudulent ones.
INFOGRAPHIC
Fighting Identity Fraud With AI & Analytics
Learn about some of today’s biggest fraud challenges and how SAS fraud solutions can help you stop fraudsters in their tracks.
