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Detección de fraude basada en el aprendizaje automático

La solución de aprendizaje automático de Fayrix identifica y ayuda a prevenir acciones fraudulentas o sospechosas dentro de las infraestructuras de TI de la empresa

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Desafíos clave para desarrollar un plan de detección de fraude
  • Los buenos necesitan datos para analizar, pero la iniciativa proviene de los malos.
  • Los buenos necesitan tiempo para desarrollar y probar modelos.
  • Los malos pueden ajustar sus métodos de fraude rápido.
  • Los malos son inteligentes y más motivados.
¡El aprendizaje automático es la solución!
  • Detecta patrones de bajo nivel y abstracciones.
  • Restaura patrones complejos que cambian rápidamente, no disponibles en el conjunto de datos de entrenamiento inicial.
  • Funciona bien procesando señales complejas de vídeo y audio.
  • Completa todas las tareas automáticamente.

Solución de Fayrix
COMPOSICIÓN

La solución de la tecnología de detección de fraude se basa en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. La solución monitorea la infraestructura de TI de una empresa y garantiza una alta seguridad frente a cualquier acción interna o externa no autorizada con autoaprendizaje continuo.


1
Módulo de monitoreo de infraestructura y análisis dinámico de datos
2
Módulo de aprendizaje automático
3
Módulo de informes analíticos y alertas (Panel de Administración)

SEGUIMIENTO DE ACTIVIDAD
FRAUDULENTA (CASO FINANCIERO)

La solución de detección de fraude de Fayrix realiza un monitoreo multinivel de la infraestructura de TI de una empresa, proporciona un análisis en tiempo real de todas las acciones y notifica a los usuarios del sistema de todas las acciones sospechosas detectadas.

Nivel de transacciones
  • La solución utiliza los últimos modelos de aprendizaje automático y estadísticos para la detección de fraude.
  • Los algoritmos se complican con cada nueva transacción.
Nivel de perfil de cliente
  • La actividad se monitorea a nivel de cuenta de usuario.
  • Las acciones sospechosas incluyen transferencias frecuentes de dinero y actualizaciones frecuentes del perfil de usuario.
Nivel de la red de clientes
  • Se realiza un seguimiento de las interacciones y afiliaciones de los usuarios.
  • Las transferencias de dinero frecuentes desde cuentas individuales independientes a una principal parecen fraudulentas.

DATOS FUENTE
(para el caso financiero)

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