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Rilevamento delle frodi (4)

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Utilizzare l'IA e il Machine Learning per migliori approfondimenti

Informazioni sullo strumento

I modelli di IA e Machine Learning di Fraud.net forniscono strumenti potenti per rilevare e prevenire le frodi in vari settori.

Fraud.net sfrutta il potere dell'intelligenza artificiale e del machine learning, inclusi metodi avanzati come il deep learning e le reti neurali. Questo approccio unico integra le proprie tecniche di data science per offrirti approfondimenti preziosi che ti aiutano a combattere le frodi in modo efficace.

La piattaforma offre una varietà di applicazioni progettate per affrontare sia le frodi legate alle domande che quelle legate alle transazioni. Con funzionalità come 'Application AI' e 'Transaction AI', adatta le soluzioni per affrontare sfide specifiche di frode in tempo reale.

Fraud.net va oltre la tradizionale rilevazione delle frodi fornendo servizi di identità e capacità di monitoraggio per banche e metodi di pagamento. Tiene d'occhio minacce come il compromesso delle email e attinge a informazioni sul dark web e sugli ISP per proteggere numerosi settori ben consolidati.

Insieme a queste funzionalità, gli utenti hanno accesso a strumenti di gestione dei casi, analisi e reporting che rendono più facile rimanere organizzati e informati. Per migliorare ulteriormente la sicurezza, la piattaforma include l'autenticazione a più fattori, l'intelligenza sui social media e il monitoraggio continuo del rischio.

Riconoscendo che le frodi si presentano in diverse forme, Fraud.net offre soluzioni su misura per una gamma di tipi di frode. Questo include takeover di account, frodi nelle domande, compromesso di email aziendali, collusione e minacce interne, tra gli altri. I loro strumenti coprono anche funzioni bancarie essenziali come KYC/AML, frodi nei pagamenti e frodi di identità sintetica, assicurandosi che i tuoi beni siano ben protetti.

Come bonus, Fraud.net fornisce una ricchezza di risorse educative. Che si tratti di casi studio, schede informative, rapporti di settore, note di rilascio dei prodotti, webinar o podcast, c'è molto da imparare. Hanno persino un pratico 'dizionario delle frodi' per aiutarti a comprendere meglio la terminologia.

Pro e contro

Pro

  • Funzionalità KYC/AML
  • Protezione contro il compromesso delle email
  • Migliorare le competenze nella frode aziendale
  • Funzionalità di reporting e analisi
  • Protezione contro le frodi nei resi e nei dispositivi mobili
  • Approfondimenti sul dark web
  • Note di rilascio dei prodotti
  • Approfondimenti sui social media
  • Rete di intelligenza collettiva
  • Soluzioni di frode specifiche per settore
  • Protezione contro le frodi nelle domande
  • Verifica a più passaggi
  • Gamma di rilevazione delle frodi
  • Riduzione delle minacce e dei rischi
  • Controlli di rischio in corso
  • Risorse personalizzate per sviluppatori
  • Ampie servizi di rilevamento delle frodi
  • Casi studio
  • Utile per i manager e gli analisti delle frodi
  • e controlli IP
  • Fornire soluzioni basate sui tipi di frode
  • Indirizzo
  • Protezione contro le frodi di identità sintetica
  • Capace di fermare diversi tipi di frode
  • telefono
  • Eccellente protezione contro il takeover dell'account
  • Protezione contro le minacce interne
  • Reportistica e analisi dettagliate
  • Punti di forza delle reti neurali
  • Utile per i decisori
  • Protezione contro le frodi dei dipendenti
  • Ampia gamma di utilizzi industriali
  • e webinar
  • Progettato per frodi omnicanale
  • Rilevamento della collusione
  • Offre un dizionario delle frodi
  • Funzionalità di verifica a più passaggi
  • Strumenti di verifica dell'identità
  • Protezione contro le frodi su prestiti e crediti
  • Accesso a risorse informative
  • Approfondimenti sugli ISP
  • Rilevamento delle frodi nei pagamenti
  • Metodi di deep learning
  • Guide API disponibili
  • video
  • Soluzioni uniche per diverse esigenze
  • Protezione contro il takeover dell'account

Contro

  • Focus su vari tipi di frode
  • Richiede molta configurazione per funzionare bene
  • Approccio ristretto alla frode globale
  • Dipende molto dai dati degli utenti
  • Nessun rigoroso rispetto delle norme sulla privacy dei dati
  • Frequenza poco chiara degli aggiornamenti del modello
  • Nessun supporto per più lingue
  • Proprio metodo unico di data science
  • Mirato a determinate industrie
  • Processo di configurazione complicato