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Detecção de fraudes (4)

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Usando IA e Aprendizado de Máquina para Melhores Insights

Informações da Ferramenta

Os Modelos de IA e Aprendizado de Máquina da Fraud.net fornecem ferramentas poderosas para detectar e prevenir fraudes em vários setores.

A Fraud.net aproveita o poder da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, incluindo métodos avançados como aprendizado profundo e redes neurais. Essa abordagem única integra suas próprias técnicas de ciência de dados para fornecer insights valiosos que ajudam você a combater fraudes de forma eficaz.

A plataforma oferece uma variedade de aplicações projetadas para abordar tanto fraudes relacionadas a aplicações quanto fraudes relacionadas a transações. Com recursos como 'Aplicação AI' e 'Transação AI', ela adapta soluções para enfrentar desafios específicos de fraude em tempo real.

A Fraud.net também vai além da detecção tradicional de fraudes, fornecendo serviços de identidade e capacidades de monitoramento para bancos e métodos de pagamento. Ela fica atenta a ameaças como comprometimento de e-mail e utiliza inteligência da dark web e de ISPs para proteger diversas indústrias bem estabelecidas.

Juntamente com esses recursos, os usuários têm acesso a ferramentas de gerenciamento de casos, análises e relatórios que facilitam a organização e a informação. Para aumentar ainda mais a segurança, a plataforma inclui autenticação multifatorial, inteligência de mídias sociais e monitoramento contínuo de riscos.

Reconhecendo que a fraude se apresenta de diferentes formas, a Fraud.net oferece soluções personalizadas para uma variedade de tipos de fraude. Isso inclui apropriações de contas, fraude em aplicações, comprometimento de e-mail corporativo, conluio e ameaças internas, entre outros. Suas ferramentas também cobrem funções bancárias essenciais como KYC/AML, fraude em pagamentos e fraude de identidade sintética, garantindo que seus ativos estejam bem protegidos.

Como um bônus, a Fraud.net fornece uma riqueza de recursos educacionais. Seja estudos de caso, folhas informativas, relatórios do setor, notas de lançamento de produtos, webinars ou podcasts, há muito para aprender. Eles até têm um prático 'dicionário de fraudes' para ajudar você a entender melhor a terminologia.

Prós e Contras

Prós

  • Recursos de KYC/AML
  • Proteção contra comprometimento de e-mail
  • Melhorando habilidades de fraude empresarial
  • Recursos de relatórios e análises
  • Proteção contra fraudes de devolução e mobile
  • Insights da dark web
  • Notas de lançamento de produtos
  • Insights de redes sociais
  • Rede de inteligência coletiva
  • Soluções de fraude específicas do setor
  • Proteção contra fraude em aplicações
  • Verificação em múltiplas etapas
  • Variedade de detecção de fraudes
  • Redução de ameaças e riscos
  • Verificações de risco em andamento
  • Recursos personalizados para desenvolvedores
  • Serviços amplos de detecção de fraudes
  • Estudos de caso
  • Útil para gerentes e analistas de fraudes
  • e verificações de IP
  • Fornecendo soluções com base em tipos de fraudes
  • Endereço
  • Proteção contra fraudes de identidade sintética
  • Capaz de parar diferentes tipos de fraudes
  • telefone
  • Excelente proteção contra tomada de conta
  • Proteção contra ameaças internas
  • Relatórios e análises detalhadas
  • Forças de rede neural
  • Útil para tomadores de decisão
  • Proteção contra fraudes de funcionários
  • Ampla gama de usos na indústria
  • e webinars
  • Projetado para fraudes omnichannel
  • Detecção de conluio
  • Ofertas um dicionário de fraudes
  • Recursos de verificação em várias etapas
  • Ferramentas de verificação de identidade
  • Proteção contra fraudes de empréstimos e crédito
  • Acesso a recursos de informação
  • Insights de ISP
  • Detecção de fraudes em pagamentos
  • Métodos de aprendizado profundo
  • Guias de API disponíveis
  • vídeos
  • Soluções únicas para diferentes necessidades
  • Proteção contra tomada de conta

Contras

  • Foco em vários tipos de fraudes
  • Precisa de muita configuração para funcionar bem
  • Abordagem restrita à fraude global
  • Depende muito dos dados do usuário
  • Sem seguimento rigoroso das regras de privacidade de dados
  • Frequência de atualizações de modelo pouco clara
  • Sem suporte para múltiplas línguas
  • Método único de ciência de dados próprio
  • Voltado para certas indústrias
  • Processo de configuração complicado