Hoy en día, las compañías son conscientes de la importancia de poder detectar cuanto antes el fraude en nuevas cuentas o en la concesión de crédito, así como en poder ofrecer una experiencia de usuario correcta cumpliendo las normas.
Por ello, atendemos la demanda por parte del mercado con el objetivo de detectar el fraude manteniendo la fricción con el cliente al mínimo y reduciendo a su vez los costes operativos.
El Score de Incongruencia identifica la probabilidad del fraude asociado a las solicitudes informadas al Fichero Confirma, permitiendo focalizar el esfuerzo de los equipos de fraude de nuestros clientes.
Una solución bajo algoritmos de Machine Learning que reduce los falsos positivos y aumenta la detección de fraude.
Se basa en la misma información del Fichero Confirma que alimenta las políticas de reglas, y se aplican en conjunto
Permite crear casos sospechosos de fraude no identificados por las reglas
Elimina considerablemente los falsos positivos y aumenta la detección de forma instantánea
Al enviar una solicitud al sistema, el Score de Incongruencia evalúa cientos de atributos en millones de solicitudes al instante, y es a partir de esta probabilidad obtenida cuando se generan de nuevo alertas parametrizables.