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."

G2 4.2 rating

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.

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Potencia tu detección del fraude

Con reglas precisas y dinámicas basadas en una variedad de datos y métodos

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Conoce cómo SEON combate el fraude

Combate todo tipo de amenazas de fraude

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?

SEON ofrece soluciones tanto de caja blanca como de caja negra. Puedes comenzar de inmediato con una herramienta de machine learning de caja negra, que te indicará cuando un usuario demuestre comportamiento sospechoso. Esta comprobación adicional no interfiere con tu puntuación de fraude basado en conjuntos de reglas completamente legibles. Además, también puedes utilizar nuestra solución de caja blanca por separado que ofrece reglas legibles por humanos y testeables que funcionan específicamente para ti.

¿Cuánto tarda el machine learning de caja blanca de SEON para sugerir reglas?

Nuestro motor de machine learning de caja blanca ofrece los mejores resultados tras haber sido alimentado con al menos 1.000 transacciones (o acciones de usuario) rechazadas, idealmente con etiquetas.

¿En qué algoritmo se basa el modelo de machine learning de SEON?

El algoritmo de machine learning de caja blanca de SEON, que sugiere nuevas reglas, se basa en C5.0. El módulo de caja negra, que proporciona una puntuación de riesgo de caja negra, utiliza CatBoost.

¿Donde puedo encontrar más información usando el modelo de Machine Learning de SEON?

Puedes aprender más sobre el modelo de ML de SEON utilizando nuestra base de datos (Knowledge Base). También aqui dispones de un artículo sobre la detección de fraude con machine learning.

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