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Comarch Fraud Protection

El problema del fraude

Las empresas pierden miles de millones de dólares al año como resultado del fraude. Los pagos falsificados, el lavado de dinero, los fraudes relacionados con los programas de fidelidad y los incidentes de seguridad en Internet son solo algunos ejemplos. Las empresas han intentado numerosas formas de combatir el fraude, incluida la contratación de empleados adicionales, lo que resultó ineficaz. Es un proceso que lleva mucho tiempo y es imposible investigar cada caso. Los estafadores tienen experiencia y sus técnicas cambian rápidamente, lo que a menudo hace que las soluciones sean obsoletas tan pronto como se implementan.

Nuestra solución

Comarch Fraud Protection es una plataforma que aumenta significativamente la eficiencia de la detección de eventos sospechosos en comparación con el enfoque basado en reglas. La solución se basa en Machine Learning, en un enfoque moderno que utiliza inteligencia artificial para crear modelos que, basados en datos históricos, pueden determinar con precisión la ocurrencia de un evento sospechoso.

Características

Detección y clasificación de alertas

Nuestro software de detección de fraude identifica relaciones y similitudes entre datos y puede detectar anomalías, es decir, eventos que no coinciden con el patrón esperado en el conjunto de datos.

    Actúe en tiempo real

    Una vez que se detecta una anomalía, se pueden tomar medidas inmediatas para evitar el fraude. Nuestro software funciona en tiempo real.

      Rastree y analice

      Puede analizar fácilmente los casos de fraude, extraer datos y mejorar su seguridad. Los módulos de informes permiten realizar un seguimiento eficaz de las actividades de fraude. Nuestra tecnología de IA es transparente y genera explicaciones para las decisiones.

        Beneficios

        Reducción significativa de costos

        Como resultado del fraude, las empresas y las instituciones gubernamentales pierden miles de millones de dólares. Al implementar la solución Comarch, se pueden esperar beneficios tangibles: pérdidas significativamente reducidas gracias a nuestro enfoque moderno para detectar y prevenir el fraude.

          Mayor productividad

          Agilizar las tareas permite lograr más en menos tiempo. El flujo de trabajo automatizado contra el fraude hace que los empleados sean más productivos: se les quita la carga de las tareas rutinarias y se reduce el tiempo total necesario para analizar el fraude. Esto permite a los empleados concentrarse en desafíos más exigentes y complejos.

            Riesgo reducido para la reputación

            El impacto del fraude en la reputación de la organización es definitivamente negativo y puede exponer a la compañía a costos muy altos. Nuestra solución reduce el riesgo al aplicar un enfoque holístico a varios tipos de actividades fraudulentas.

              Ejemplos de uso

              lavado de dinero

              Lavado de dinero

              • Mayor eficiencia: disminución significativa de falsos positivos, ahorro de tiempo y tasa de detección mejorada.
              • Investigación más rápida gracias a priorizar notificaciones.
              • Reducción general de costos.
              • No es necesario sustituir la solución actual contra el lavado de dinero.

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              Fraudes relacionados con tarjetas de crédito

              Fraudes relacionados con tarjetas de crédito

              • Detección mejorada de fraude con tarjetas de crédito mientras se mantienen las notificaciones falsas a un nivel bajo.
              • Mayor protección del consumidor.
              • Detección en tiempo real: se pueden tomar medidas inmediatas para evitar transacciones fraudulentas.
              • Fácil integración con las soluciones actuales a través de API.

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              Detección de fraude de telecomunicaciones

              Detección de fraude de telecomunicaciones

              • Detección proactiva de fraude.
              • Disminuye carga de trabajo relacionado con la evaluación manual.

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              Prevención de fraude basada en documentación fotográfica

              Prevención de fraude basada en documentación fotográfica

              • Eliminación de la necesidad de procesar manualmente todas las imágenes enviadas por los empleados.
              • Proporciona más ingresos y una mejor experiencia del cliente al eliminar los casos en los que los técnicos remotos hacen trampa en sus informes de tareas.
              • Validación más fácil de la instalación en el campo y configuración para aumentar la calidad del servicio, mejorar los plazos de entrega y garantizar la satisfacción del cliente.

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              Detección de fraudes relacionados con programas de fidelización

              Detección de fraudes relacionados con programas de fidelización

              • Detección proactiva de fraude.
              • Mayor seguridad de los programas de fidelización.
              • Gestión mejorada de la carga de trabajo.

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              Fraude relacionado con seguros

              Fraude relacionado con seguros

              • Mayor precisión en el procesamiento de solicitudes.
              • Reducción del factor de pérdida.
              • Mejora de la productividad de los expertos.
              • Integración perfecta con el sistema central.

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              ¿Cómo funciona?

              Tecnología y ciencia detrás de la solución

              Durante muchos años, el uso de sistemas de información basados en reglas era suficiente, aunque no muy efectiva de detectar varios tipos de fraude. Sin embargo, los estafadores han comenzado a usar métodos más avanzados que son capaces de omitir tales sistemas. Para prevenir y detectar el fraude de manera efectiva, no es suficiente simplemente aplicar un conjunto de reglas. La inteligencia artificial viene al rescate. Usando datos históricos y machine learning, se pueden buscar eventos inusuales y detectar anomalías de una manera incomparablemente más eficiente. Además, con el tiempo y teniendo en cuenta los patrones cambiantes de delitos cibernéticos, Comarch Fraud Protection puede aprender nuevos comportamientos de los usuarios de forma continua. Gracias a esto, la compañía puede intentar predecir las intenciones de los estafadores.
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