Detección de transacciones fraudulentas en tiempo real con modelos de Machine Learning basados en datos de VISA y Mastercard
Procesadores de pagos, empresas FinTech e instituciones financieras que gestionan grandes volúmenes de operaciones de pago.
Reto
La detección de operaciones de pago fraudulentas y sesgadas en tiempo real ha sido un problema persistente. Los sistemas existentes no suelen reconocer patrones de fraude de forma eficiente, lo que provoca pérdidas económicas y reduce la confianza de los clientes.
Solución
- Crear, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático no supervisado y supervisado para revelar sesgos en los patrones de pago y transacciones fraudulentas en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo de automatización con integración a VISA, Mastercard, FX y datos CRM internos.
- Preparar cuadros de mando BI con supervisión de transacciones en línea y sistema de alertas en tiempo real.
Resultados clave
- Aumento de la precisión en la detección del fraude en un 90%.
- Ahorro de 2,5 millones de dólares gracias a la prevención del fraude.
¿Por qué escoger SLS?
La plataforma SLS ofrece una solución antifraude avanzada que:
- Se adapta continuamente a la evolución de los patrones de fraude mediante modelos basados en IA.
- Garantiza la supervisión y la respuesta en tiempo real, protegiendo las transacciones en todo momento.
- Se integra perfectamente con sistemas de pago globales como VISA y Mastercard para ofrecer una cobertura completa.
Con SLS, las organizaciones pueden proteger sus activos financieros, aumentar la confianza de los clientes y mantener el cumplimiento de las normas reglamentarias.
Preguntas contestadas:
¿Cómo podemos detectar las transacciones fraudulentas en tiempo real para minimizar las pérdidas?
- Respuesta: Aprovechando los modelos de aprendizaje automático basados en IA de SLS y el sistema de alertas en tiempo real integrado con redes de pago como VISA y Mastercard.
¿Cómo podemos mejorar la precisión de la detección del fraude y reducir costes?
- Respuesta: La plataforma SLS aumentó la precisión de la detección de fraudes en un 90% y ahorró 2,5 millones de dólares en el primer año mediante la automatización de los flujos de trabajo y el uso de algoritmos ML avanzados.