El software de detección de fraudes bancarios está diseñado para ayudar a las instituciones financieras, como los bancos tradicionales y los neobancos, a detectar a los estafadores, los agentes maliciosos y los criminales.

Esto incluye a los usuarios que intentan abrir cuentas bancarias con identificaciones robadas, a los lavadores de dinero, a los que abusan de las bonificaciones y a los estafadores que intentan entrar en las cuentas de otras personas. El software de detección de fraudes bancarios suele combinar características de KYC conoce a tu cliente , AML anti-lavado de dinero y autenticación para proteger las cuentas de los clientes de los inicios de sesión sospechosos.

Asóciate con SEON para reducir las tasas de fraude en tu banco challenger, neobanco o banco digital con enriquecimiento de datos en tiempo real, machine learning y APIs avanzadas. El software de detección de fraude en la banca online tiene muchas formas y tamaños, pero algunas características son recurrentes, como:.

Aviso: Todo lo descrito en este artículo se obtuvo de la investigación en línea, lo que incluye las opiniones de los usuarios. No probamos manualmente todas las herramientas. Sin embargo, nos aseguramos que la información fuera correcta a partir del tercer trimestre de No dudes en contactarnos para solicitar una actualización o corrección.

Te beneficiarás de las herramientas de análisis que extraen datos de una sola dirección de correo electrónico, número de teléfono y dirección IP. También puedes aprender mucho sobre con quién estás tratando, en función de su presencia en las redes sociales, y de la configuración del software y el hardware a través de la huella digital del dispositivo.

Todos esos datos se alimentan a través de reglas de riesgo personalizables, que también se pueden sugerir mediante un algoritmo de machine learning de caja blanca. La clave aquí es que SEON da a los gestores de riesgos bancarios una capa adicional de datos para ganar plena confianza a la hora de aceptar o rechazar a los clientes de riesgo, lo que tiene un efecto en cadena sobre las tasas de fraude.

SEON es uno de los pocos sistemas de detección y prevención de fraude que ofrece precios transparentes y una prueba gratuita, para que puedas ver inmediatamente cómo sus funciones pueden ayudar a tu neobanco, banco challenger o IF, con clientes existentes, como Raiffeisen Bank, Illimity y Nubank.

Si has trabajado en la gestión de riesgos o en cualquier empresa que utilice la analítica en los últimos diez o veinte años, es probable que hayas oído hablar de SAS. El producto Banking Analytics de SAS es utilizado por más de 3. Entonces, ¿qué hace SAS para la prevención del fraude bancario exactamente?

Su marco de trabajo está diseñado para la detección de anomalías con el fin de reducir el riesgo y consolidar tus puntos de vista sobre el fraude potencial. Se utiliza ampliamente en el sector BFSI banca, servicios financieros y seguros , ya que permite el monitoreo de toda la empresa desde una sola plataforma.

Las características de su plataforma de detección de fraude en la banca online incluyen la puntuación y la toma de decisiones sobre las transacciones en tiempo real, el machine learning de caja negra y la gestión de alertas, todo ello basado en la integración perfecta de todos tus datos, independientemente de su origen o tipo.

Aunque en su día fue la plataforma de referencia para la detección del fraude bancario, parece que está siendo sustituida, o al menos aumentada, por un software antifraude más nuevo y ágil. Adquirida en por la multinacional de análisis LexisNexis Risk Solutions, ThreatMetrix se está convirtiendo rápidamente en un líder de la prevención del fraude para los servicios financieros, los seguros, así como las empresas de pensiones y las organizaciones sin ánimo de lucro.

Si ya utilizas otros productos de LexisNexis, la integración con ThreatMetrix debería ser perfecta aunque no gratuita. Un buen ejemplo sería la función de enriquecimiento de datos faltantes, que puedes adquirir a través de Emailage.

En cuanto a las reglas de riesgo, sin embargo, ThreatMetrix ofrece todo lo que puedas necesitar, desde el seguimiento de comportamientos hasta reglas personalizadas y sugerencias de machine learning, todo ello disponible mediante llamadas a la API o instalación in situ.

Con la confianza de bancos como Citi, Lloyds y Santander, Feedzai se dedica a proteger a las instituciones financieras de tres maneras: asegurando la apertura de cuentas, controlando el fraude en las transacciones y deteniendo el lavado de dinero.

En el momento de escribir este artículo, la empresa de detección de fraude con sede en EE. Feedzai se apoya en gran medida en sus algoritmos abiertos de machine learning para mitigar los delitos financieros complejos, con soporte nativo para sus propias herramientas de ciencia de datos. La empresa afirma que permite a los gestores de riesgos crear «perfiles hipergranulares» para tarjetas, terminales, dispositivos o IP.

Por último, pero no por ello menos importante, el sistema de IA de Feedzai está incluso integrado en su herramienta de gestión de casos para disputar casos de delitos financieros y en su herramienta Genoma, para visualizar las conexiones entre cuentas y vectores de ataque.

También prestamos servicios gestionados en la medida de lo requerido por el cliente. Simplemente, llene el siguiente formulario y responderemos lo antes posible cualquier pregunta que pueda llegar a tener.

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Enviado para revisión. En disputa Tasa de disputas por fraude. Disputas por fraude. Otras disputas. LetsGetChecked logo Kickstarter logo Deliveroo logo OpenTable logo. Stripe procesa pagos de países para empresas de todos los sectores, tamaños y modelos de negocio.

Radar evalúa el riesgo de fraude a partir de los datos que recibe de todos los estratos del sistema financiero, al integrar datos de los flujos del proceso de compra, información detallada de los pagos e información de las redes de tarjetas y los bancos.

Radar está diseñado para empresas internacionales que operan a través de Internet y se enfrentan a amenazas de fraude en constante cambio; asimismo, adapta nuestros algoritmos continuamente, comprueba qué atributos son los más relevantes y genera señales compuestas para ayudar a identificar el fraude con precisión y bloquearlo.

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