Análise identifica a fraude em tempo real, prevê os níveis de risco e toma medidas imediatas
A OneSpan, empresa mundial em software para identidades confiáveis, assinaturas eletrônicas e transações seguras, anunciou o lançamento de sua solução de análise de risco API aberta e baseada em nuvem e para auxiliar instituições financeiras a impedir fraudes em contas bancárias novas e nas já existentes.
Fraudes em contas já existentes e em novas são os dois principais tipos de crimes que desafiam as instituições financeiras e, apenas em 2017, a fraude de identidade representou US$ 16,8 bilhões em perdas. A análise de risco protege contra essas e outras atividades fraudulentas em canais on-line e móveis empregando análise de risco baseada em machine learning, uma forma de inteligência artificial.
Essa análise identifica a fraude em tempo real, prevê os níveis de risco e toma medidas imediatas quando a ação criminosa é detectada. O uso de machine learning permite que a classificação de riscos otimize os processos, reduz os custos operacionais associados à revisão manual e, em última análise, melhore a experiência do usuário com menos falsos positivos.
Durante uma transação financeira, a análise de risco coleta e avalia dados de várias fontes, incluindo dispositivos, comportamento do usuário, transações, canais digitais e aplicativos de negócios. Em seguida, a solução classifica os dados do usuário, do dispositivo e da transação, determinando o risco associado à operação. A solução pode, então, tomar medidas imediatas para permitir, revisar ou bloquear a transação com base em fluxos de trabalho inteligentes que incorporam políticas e regras de segurança definidas pelo banco.
“Onde quer que o dinheiro e os dados fluam, a fraude certamente os seguirá”, disse o CEO da OneSpan, Scott Clements. “Embora a eliminação de fraudes se torne cada vez mais desafiadora em razão da evolução das atuais ameaças, é fundamental que as instituições financeiras adotem medidas proativas e uma abordagem em camadas para monitorar, detectar e bloquear transações fraudulentas antes que elas ocorram, garantindo a melhor experiência possível ao usuário.”
