PS FRAUD // Zapobieganie nadużyciom ze wsparciem A.I.

Korzyści

Zwiększenie ilości wykrywanych FRAUDÓW

Połącznie wiedzy eksperckiej i zaawansowanych rozwiązań analizy danych pozwala widocznie zwiększyć liczbę wykrywanych nadużyć. Wykorzystanie algorytmów AI i data mining umożliwia m.in. identyfikację nietypowych zdarzeń, poprawę skuteczności reguł red flags.

Obniżenie kosztów dzięki automatyzacji

Automatyczne mechanizmy pobierania danych i identyfikacji ryzyka ograniczają liczbę procesów manualnych. System pozwala zredukować biurokrację i przyspieszyć obsługę spraw.

Zmniejszenie liczby fałszywych alertów

Na podstawie historii rozpoznanych nadużyć system „uczy się” identyfikować fałszywe sygnały fraudowe oraz dostraja reguły wyszukujące.

Optymalizacja liczby alertów

Wykorzystanie AI i ocen ryzyka z modułu case management pozwala optymalizować system i obniżać udział manualnych scenariuszy weryfikacji oceny ryzyka na rzecz scenariuszy w mniejszym stopniu angażujących ludzi.

Krótszy czas wprowadzania nowych reguł

Zintegrowane środowisko umożliwia szybsze testowanie i implementację nowych reguł i algorytmów na produkcji. Proces odbywa się bez kodowania i zaangażowania działu IT.

Wykrywanie nowych typów fraudów dzięki AI

Sztuczna inteligencja pozwala wykrywać anomalie będące nowymi wzorcami zachowań przy wyłudzeniach. Wiedzę zdobytą w ten sposób można implementować do systemu automatycznie.

Możliwości PS FRAUD

Wieloetapowy system wyłapywania przypadków nadużyć

Wyłapywanie przypadków nadużyć w czasie rzeczywistym
Automatyczne zakładanie spraw dla przypadków podejrzanych
Pogłębiona ocena ryzyka realizowana w ramach weryfikacji spraw
Stały monitoring poziomu, obszarów występowania i wykrywalności nadużyć, przy wykorzystaniu dedykowanych paneli managerskich i wskaźników KPI:

Monitorowanie nadużyć w sieci sprzedaży
Monitorowanie przestępczych działań dokonywanych na rachunkach klienta
Monitorowanie nadużyć w oddziałach

Dostosowanie do wymogów konkretnych branż

Know-how wyniesiony z wdrożeń PS FRAUD w różnych sektorach pozwala na przyspieszenie implementacji rozwiązania i zaproponowanie klientom najlepszych praktyk rynkowych w wielu obszarach fraud detection.

Szeroka identyfikacja czynników ryzyka

System zasilany jest danymi własnymi instytucji oraz danymi z baz zewnętrznych, pomagającymi wykryć czynniki ryzyka np. zastrzeżone dokumenty. PS FRAUD automatycznie przetwarza i aktualizuje te dane do postaci czarnych list, które wspierają procesy identyfikacji wyłudzeń.

Scoring transakcji

Dane z systemów transakcyjnych są przekazywane do silnika decyzyjnego, który ocenia transakcje pod kątem ryzyka fraudowego. Automatycznie alertuje najbardziej podejrzane przypadki i wysyła sprawę do analizy w systemie zarządzania alertami.

Możliwość wielowymiarowej kalibracji

PS FRAUD umożliwia kalibracje scenariuszy, reguł, wzorców i modeli typowania nadużyć. Oznacza to możliwość wykorzystania gotowych modeli i dostosowania alertów pod określoną skalę ryzyka lub do indywidualnych uwarunkowań biznesowych.

Możliwość manualnego oznaczania podejrzanych przypadków

Praca mechanizmów analitycznych może zostać uzupełniona o informacje wprowadzane przez pracowników, którzy dokonują oceny przypadków lb transakcji. Wskazane przez nich przypadki zostaną poddane ocenie prawdopodobieństwa wystąpienia nadużyć i wykorzystane do automatycznego wykrywania podejrzanych przypadków w przyszłości.

Wsparcie dla procesu prowadzenia śledztw i dokumentowania nadużyć

Dla transakcji o wysokim ryzyku automatycznie zakładane są alerty, które przypisywane są do obsługi przez określonych pracowników. System umożliwia zbieranie informacji i dokumentów dotyczących alertów. Cały proces pracy nad sprawą zostaje zautomatyzowany według wbudowanych procedur.

Zestawy gotowych reguł dla wielu typów fraudów

Szeroki zestaw gotowych reguł, wzorców i modeli pozwala na dopasowanie procesu wykrywania oszustw do specyfiki sektora, segmentu rynku, produktu i rodzaju fraudu.

Powiązanie reguł z modelami predykcyjnymi

Dzięki modelom predykcyjnym zyskujemy:

Szansę na szybką identyfikację nowych zjawisk (modele anomalii);
Wzrost precyzji reguł (profilowanie, indukcja reguł);
Zaawansowaną ocenę przydatności reguł (modele apriori);
Zmniejszenie liczby pustych alertów (optymalizacja).

Korekta modeli predykcyjnych i reguł

Modele i reguły są aktualizowane na podstawie informacji dotyczących efektu weryfikacji wyłapanych przypadków.

Możliwość testowania i kalibracji scenariuszy, reguł i modeli analitycznych

System jest wyposażony w dedykowane interfejsy do przeprowadzania symulacji. Umożliwia to analitykom samodzielną pracę nad modelami, bez konieczności programowania.