欺詐發生,立即發現

使用機器學習識別誤報

當立法、市場動態和日益複雜的欺詐策略相結合,您必須積極主動,更快、更有效地檢測欺詐行為。動態檢測系統需要適應不斷演化的合規性規定、擴大規模處理不斷增長的交易量、檢測複雜的欺詐模式,並減少誤報。預測分析、串流分析和業務流程管理的結合,為檢測欺詐提供了一個功能強大且成本效益高的系統。

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效益

更快速的監控部署

監測專案可以跨越多種資產,資料和場景包括從監視現金股票的濫用,到涉及外匯 (FX) 衍生性金融工具的複雜計謀。透過連接到超過 150 個選項,您可以使用圖形流程開發將所有資料饋送納入其中,從而減少複雜性並增加協作。

更快速的監控部署

監測專案可以跨越多種資產,資料和場景包括從監視現金股票的濫用,到涉及外匯 (FX) 衍生性金融工具的複雜計謀。透過連接到超過 150 個選項,您可以使用圖形流程開發將所有資料饋送納入其中,從而減少複雜性並增加協作。

靈活的監控場景

您需要調整觸發警報的閾值,並完全排除分析中的某些事件。執行相關性測試以檢測一種資產類型的複雜潛在弊端,以便確定相關資產的警報和效能。這有助於最大限度地識別異常資料點,並儘量減少誤報。