Solución de IA y machine learning
para la detección del fraude
"El machine learning de SEON encuentra similitudes con base en tu interacción y tus reglas para detectar abusos que no notarías en otras circunstancias."
Puntuaciones de riesgo y reglas preestablecidas, personalizables y sugeridas
Los estafadores tienen patrones del comportamiento. Conoce nuestro motor de machine learning para crear reglas complejas y ganarles la partida, sin tener que renunciar al control.
Potencia tu detección del fraude
Con reglas precisas y dinámicas basadas en una variedad de datos y métodos
Perfecto como
escalar tus estrategias de prevención de fraude
irrumpir en nuevos mercados con tranquilidad
Disponible como
entrenarse con datos existentes
desplegarse hoy mismo con reglas preestablecidas
aprovechar el poder del algoritmo C5.0
aprobar o rechazar transacciones automáticamente
Conoce cómo SEON combate el fraude
Combate todo tipo de amenazas de fraude
robo de identidad
farmeo de cuentas
lavado de dinero
robo de cuentas
ataques de phishing
reversiones de pago
disputa de pagos
identidades sintéticas
ataques de bots
multas regulatorias
Inteligencia artificial y machine learning
SEON cuenta con un poderoso machine learning diseñado para ayudarte a identificar patrones de riesgo automáticamente. Con base en inicios de sesión, registros y transacciones marcadas, puede recomendar nuevas reglas para ayudar a identificar patrones en el comportamiento del usuario. Con ello puedes calcular la precisión de estas reglas y tomar decisiones automáticamente con base en tasas de confiabilidad.
Nuestro algoritmo de sugerencias de reglas de caja blanca está desarrollado en C5.0 y funciona mejor tras procesar al menos 10 transacciones, tras lo cual puedes recibir sugerencias para reglas complejas o heurísticas para detener incluso a los estafadores más sofisticados. Mientras tanto, un módulo de ML de caja negra en SEON examinará cada actividad de los usuarios y marcará a los clientes sospechosos por separado del motor principal, para una capa de seguridad adicional.
El módulo de caja blanca proporciona un razonamiento legible por humanos para ayudar a tus analistas. El módulo blackbox utiliza CatBoost para calcular el riesgo a través de un modelo plug-and-play que requiere de poca interacción. Como cliente de SEON, puedes elegir utilizar ambos módulos, uno solo o ninguno de ellos. La meta siempre es la misma: mejorar la precisión de tu detección del fraude con el tiempo, con base en el panorama único y real de tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿El algoritmo de machine learning de SEON es de caja blanca o de caja negra?
¿Cuánto tarda el machine learning de caja blanca de SEON para sugerir reglas?
¿En qué algoritmo se basa el modelo de machine learning de SEON?
¿Donde puedo encontrar más información usando el modelo de Machine Learning de SEON?
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