• Risk
    Fraudwall

    Rilevamento e prevenzione delle frodi attraverso un mix tra regole di business, machine learning e predictive analytics.
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    Rilevamento e prevenzione delle frodi attraverso un mix tra regole di business, machine learning e predictive analytics.

I metodi statistici di rilevamento automatico raramente possono rilevare le frodi autonomamente, ma possono farvi fare passi da gigante nell’ individuare comportamenti anomali che possono essere associati a frode o abuso.
La creazione di modelli affidabili che segnalano Suspicious Activity Reports (SARS) è un importante passo avanti per le organizzazioni che cercano di arginare le perdite derivanti da frode.
Non c’è da stupirsi che queste tecniche siano cosi diffuse in alcuni settori come le transazioni con carta di credito, ma nella maggior parte dei settori devono ancora raggiungere il loro pieno potenziale.

Le soluzioni di Analytics Network permettono ai clienti di implementare sistemi analitici completi e di facile utilizzo, volti a rendere il più efficaci possibile gli sforzi anti-frode delle organizzazioni.

Il nostro approccio tiene in considerazione che le frodi si manifestano in modo molto eterogeneo – le tecniche variano e si combinano per creare un sistema che sviluppi consapevolezza sulla ricorrenza di schemi noti, nonché per scoprire nuovi tipi e fonti di frode.

    Queste tecniche abbracciano:

  • Sistemi esperti di regole, che sono di facile comprensione, e trasformano conoscenza di business in un motore automatico ed affidabile;
  • Modelli predittivi supervisionati che imparano dal passato per mettere in luce i casi più rischiosi;
  • Modelli non supervisionati, che vanno dalla semplice analisi univariata degli outlier al clustering complesso e alla rilevazione delle anomalie;
  • Social network analysis, attraverso l’attuazione di tali modelli quali la diffusione e l’analisi di gruppo.

Tutte queste informazioni devono poi essere gestite, perciò strumenti quali matrici di rischio e sistemi di ponderazione specificamente costruiti, sono disponibili per selezionare in modo efficiente i casi da esaminare, massimizzando così i risultati e comprendendo l’inevitabile compromesso tra effort umano per l’analisi dei casi e i casi di frode rilevati.

Le attività di monitoraggio sono il passo finale che mette in luce l’efficacia di ogni singolo modello, nonché delle decisioni aziendali in gioco, creando così le basi per un vero e proprio circolo virtuoso.

Risk

FRAUDWALL

Rilevamento e prevenzione delle frodi attraverso un mix tra regole di business, machine learning e predictive analytics.

CREDITSCORE

Gestione delle smart grids di accettazione per ottimizzare la previsione della PD.

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