Fraud Management: contrastare le frodi con intelligenza

Nell’era digitale, la criminalità informatica contro banche e altri operatori di servizi finanziari è in rapido aumento, con serie conseguenze per il sistema in termini di danni economici, perdita d’immagine, rapporti con la clientela. Il rischio frodi è destinato ad amplificarsi con la diffusione di servizi di pagamento digitali innovativi e l’entrata di nuovi player Third Party Provider abilitati dal nuovo quadro normativo europeo.

lnstant Payments e PSD2 introducono infatti grandi opportunità, nuove payment experience ma anche nuovi rischi. È per questo che abbiamo rafforzato le nostre soluzioni con il Machine Learning, che analizza i big data per rilevare anomalie, ridurre i falsi positivi e fornire approcci avanzati di gestione delle frodi end-to-end.

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La prevenzione abbatte i costi

La nostra piattaforma per il monitoraggio e la prevenzione real-time delle frodi massimizza la frictionless experience nei pagamenti, mitigando nel contempo i rischi di frode e la vulnerabilità agli attacchi informatici.

Modelli predittivi e tecnologie Big Data per la Transaction Risk Analysis

Regole di monitoraggio configurabili dagli utenti finali

Correlazione tra i dati transazionali e gli eventi di frode

Elevata parametrizzazione e flessibilità di applicazione

Facile integrazione con altri sistemi applicativi interni ed esterni al cliente

Soluzioni per il fraud management

Una soluzione modulare intelligente

Il contrasto alle frodi richiede apprendimento e miglioramento continuo delle prassi e dell’applicazione della tecnologia abilitante a mitigare i rischi. La nostra offerta si compone di strumenti modulari indirizzati a processi e ruoli diversi degli attori in gioco, che garantiscono la piena osservanza degli standard emanati dagli organismi regolatori di settore, ed un’elevata flessibilità di adozione.

Principali funzionalità:

  • Monitoraggio operatività di carte ed altri strumenti di pagamento

  • Blocco preventivo delle transazioni ad elevata rischiosità

  • Segnalazione delle operazioni sospette/anomale

  • Implementazione di modelli predittivi supervisionati per l’individuazione dei pattern di frode

  • Modelli comportamentali per la Transaction Risk Analysis e la SCA Exemption

  • Interfacce API per il colloquio con i principali sistemi applicativi da integrare

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