La integración sin fricciones de Revolut, el acceso inmediato a los servicios financieros y la facilidad de uso para gestionar el dinero y operar es lo que la hace tan popular entre los clientes. El fraude es un problema al que se enfrenta todo el sector y Revolut ha realizado importantes inversiones en sus sistemas, procesos y personal para garantizar la protección de sus clientes a medida que crece.
Dmitri Lihhatsov, Propietario de productos Fincrime de Revolut, explica cómo la empresa lucha contra el fraude:
¿Y la clave para mejorar los modelos de riesgo? El acceso a mejor información. Esta es precisamente la razón por la que Dmitri y su equipo recurrieron a SEON, explorando cómo los datos enriquecidos podían encajar en su meticulosa estrategia.
«Utilizamos los datos brutos de SEON junto con nuestras funciones desarrolladas a medida para entrenar nuestros modelos de machine learning. Por ejemplo, además de las señales sociales y de dispositivos, empezamos a estudiar los datos CNAME para asegurarnos de aprovechar SEON al máximo”.
Los resultados hablan por sí solos. Incluso con los modelos hiperoptimizados de la empresa, la introducción de datos adicionales mueve la aguja hacia una experiencia de incorporación más segura y eficaz.
«SEON mejora nuestra precisión en 200 puntos básicos adicionales. No parece mucho, pero estamos hablando de 200 puntos básicos de casos de fraude que, de otro modo, estaríamos perdiendo. Y a menudo son los últimos puntos los que resultan tan difíciles de ganar a medida que afinamos nuestros modelos”.
Y lo que es más importante, SEON permite a Revolut alcanzar índices increíblemente altos de precisión en la prevención, al tiempo que ayuda a la empresa a gestionar sus costos operativos.
«Cuando pregunto a mi equipo, ¿realmente necesitamos esos datos adicionales? ¿Vale la pena para nosotros el retorno de la inversión? La respuesta es siempre afirmativa. Sí, añade valor – especialmente cuando miramos el precio de SEON por llamada a la API, tiene todo el sentido para Revolut».
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