STOP Fraude
Los sistemas actuales de detección de fraude se basan en parámetros más o menos sencillos de análisis, pero la complejidad de las redes de fraude hace que sea imprescindible el uso de nueva tecnología enfocada a detectarlo.
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Detección de anillos complejos de fraude
Hasta ahora nos hemos fijado en la información “intra-incidente” a la hora de evaluar el potencial fraude en un expediente, pero las redes de fraude son cada vez más grandes y complejas, y requieren de una visión holística de las relaciones entre los implicados, sucesos, etc más allá del individuo.
La palabra clave aquí es “patrón”. Mediante los grafos seremos capaces de encontrar patrones de comportamiento que tienen en cuenta las relaciones entre los datos mucho más allá del simple expediente, y teniendo en cuenta la totalidad del histórico de datos del que disponemos.
Específicamente Neo4j ayuda a crear sistemas robustos de detección de fraude bancario, en compras en eCommerce, tarjetas de crédito, seguros, etc, y todo esto dando respuesta en tiempo real, requisito indispensable en el mundo online en el que vivimos.
Fraud Firewall
Detecte en tiempo real el fraude antes que ocurra creando un cortafuegos que parará las transacciones fraudulentas.
Evaluación del riesgo de las operaciones
Es crucial disponer de un sistema confiable que permita evaluar el riesgo de cada operación y proporcionar una respuesta que tenga en cuenta todo el contexto del cliente en tiempo real.
Analítica y mejora del sistema de Prevención del fraude
Utilice las capacidades de Graph Analytics de Neo4j para mejorar el sistema de prevención del fraude de una manera nunca antes vista.
¿Qué pretendemos conseguir?
Un sistema de detección del fraude
Dispondrá de un sistema robusto que permita cerrar el círculo virtuoso de gestión del fraude, al disponer de un sistema en real time que lo detecta y de analítica avanzada basada en grafos que permite mejorar de manera continua el propio sistema y sus reglas de detección.
¿A qué retos nos enfrentaremos?
Conectar los sistemas de detección
Actualmente trabajamos con sistemas de datos discretos, no conectados y aislados.
Conectarlos y generar sus relaciones ocultas es la primera pieza de este puzle que permitirá generar la solución de prevención del fraude.
¿Qué beneficios obtendremos?
Mejorar los ratios de detección
Mejora de los ratios de detección de fraude, eliminación de falsos positivos, mejora del servicio a sus clientes y asociados, ahorro en costes.
Son sólo algunas de las consecuencias directas del uso de los grafos en el mundo de la prevención del fraude.
Webinar Graph Data Science en Modelos Predictivos
Conoce el caso de éxito de BBVA implementado sobre Neo4j .
Te contamos como la entidad bancaria ha apostado por la tecnología de grafos para construir soluciones eficientes para optimizar las operaciones IT.
¿Preparado?
Hagamos que sus datos se conviertan en información relevante para su negocio. Exploremos juntos soluciones de grafos para sus bases de datos y apliquemos la tecnología de Neo4j entre otros.