Fraud.net - ai tOOler
Меню Закрити
Fraud.net
☆☆☆☆☆
Виявлення шахрайства (4)

Fraud.net

Використання ШІ та машинного навчання для кращих інсайтів

Інформація про інструмент

Моделі штучного інтелекту та машинного навчання Fraud.net надають потужні інструменти для виявлення та запобігання шахрайству в різних секторах.

Fraud.net використовує потужність штучного інтелекту та машинного навчання, включаючи передові методи, такі як глибоке навчання та нейронні мережі. Цей унікальний підхід інтегрує їхні власні методи науки про дані, щоб надати вам цінні інсайти, які допомагають ефективно боротися зі шахрайством.

Платформа пропонує різноманітні програми, розроблені для боротьби як з шахрайством, пов'язаним із заявками, так і з шахрайством, пов'язаним з транзакціями. Завдяки таким функціям, як 'Application AI' та 'Transaction AI', вона адаптує рішення для вирішення конкретних шахрайських викликів у реальному часі.

Fraud.net також виходить за межі традиційного виявлення шахрайства, надаючи послуги з ідентифікації та можливості моніторингу для банків та платіжних методів. Він стежить за загрозами, такими як компрометація електронної пошти, і використовує дані з темного вебу та розвідки провайдерів Інтернету, щоб захистити численні добре зарекомендувані галузі.

Разом з цими функціями користувачі мають доступ до управління справами, аналітики та інструментів звітності, які полегшують організацію та отримання інформації. Щоб ще більше підвищити безпеку, платформа включає багатофакторну аутентифікацію, розвідку в соціальних мережах та постійний моніторинг ризиків.

Визнаючи, що шахрайство має різні форми, Fraud.net пропонує індивідуальні рішення для різних типів шахрайства. Це включає захоплення облікових записів, шахрайство з заявками, компрометацію бізнес-електронної пошти, змову та загрози зсередини, серед інших. Їхні інструменти також охоплюють основні банківські функції, такі як KYC/AML, шахрайство з платежами та шахрайство з синтетичними ідентичностями, забезпечуючи надійний захист ваших активів.

Як бонус, Fraud.net надає безліч освітніх ресурсів. Чи то кейс-стаді, інформаційні листи, галузеві звіти, примітки до випуску продуктів, вебінари чи подкасти, є багато чого, що можна дізнатися. Вони навіть мають зручний 'словник шахрайства', щоб допомогти вам краще зрозуміти термінологію.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Функції KYC/AML
  • Захист від компрометації електронної пошти
  • Покращення навичок у бізнес-шахрайстві
  • Функції звітності та аналітики
  • Захист від шахрайства з поверненнями та мобільного шахрайства
  • Інсайти з темного вебу
  • Примітки до випуску продуктів
  • Інсайти соціальних мереж
  • Мережа колективного інтелекту
  • Галузеві рішення для шахрайства
  • Захист від шахрайства з заявками
  • Багатоступенева перевірка
  • Діапазон виявлення шахрайства
  • Зменшення загроз і ризиків
  • Поточні перевірки ризиків
  • Індивідуальні ресурси для розробників
  • Широкі послуги виявлення шахрайства
  • Кейс-стаді
  • Корисно для менеджерів з шахрайства та аналітиків
  • та перевірки IP
  • Надання рішень на основі типів шахрайства
  • Адреса
  • Захист від шахрайства з синтетичними ідентичностями
  • Здатність зупиняти різні типи шахрайства
  • телефон
  • Відмінний захист від захоплення облікових записів
  • Захист від загроз зсередини
  • Детальна звітність та аналітика
  • Сили нейронних мереж
  • Корисно для прийняття рішень
  • Захист від шахрайства з боку співробітників
  • Широкий спектр галузевих застосувань
  • та вебінари
  • Розроблено для багатоканального шахрайства
  • Виявлення змови
  • Пропонує словник шахрайства
  • Функції багатоступеневої перевірки
  • Інструменти перевірки особи
  • Захист від шахрайства з кредитами та позиками
  • Доступ до інформаційних ресурсів
  • Інсайти провайдерів Інтернет-послуг
  • Виявлення шахрайства з платежами
  • Методи глибокого навчання
  • Доступні посібники з API
  • відео
  • Унікальні рішення для різних потреб
  • Захист від захоплення облікових записів

Мінуси

  • Зосередження на різних типах шахрайства
  • Потребує багато налаштувань для хорошої роботи
  • Вузький підхід до глобального шахрайства
  • Сильно залежить від даних користувачів
  • Відсутність суворого дотримання правил конфіденційності даних
  • Невизначена частота оновлень моделей
  • Немає підтримки кількох мов
  • Власний унікальний метод науки про дані
  • Спрямовано на певні галузі
  • Складний процес налаштування