欺诈检测和分析

 
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利用行业领先的数据和人工智能,阻止欺诈行为的发生

利用行业领先的数据和人工智能,阻止欺诈行为的发生

利用数字、物理和行为智能实时检测和预防欺诈,同时在每个接触点和渠道保护您的客户。

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加入我们数以千计具有前瞻性思维的客户行列,这些机构正在利用行业领先的欺诈分析、协作洞察力和高端技术彻底改变其欺诈检测方法。

我们为客户取得的成果包括

300%

将侦查金融服务领域钱骡洗钱活动的能力提高了

95%

发现了电子商务中潜在的欺诈损失

98%

在识别游戏和博彩中滥用奖金的情况方面提高了

99%

电信业登录时的客户识别率达到


欺诈交易每损失 1 美元,企业的总欺诈损失就会增加 3.91 倍1

是时候采用更快、更智能的欺诈管理解决方案了

数据安全

利用人工智能驱动的整体风险决策引擎防止更多欺诈行为

强大的欺诈管理解决方案可关联并整合数字、电子邮件、设备和行为属性,从而改善数字身份的风险管理。
 
由预测性欺诈分析和可操作的决策智能驱动的 360 度风险视图,可简化客户获取,并增强身份验证和欺诈预防流程。
相关产品:数字身份情报和认证LexisNexis® ThreatMetrix®

利用强大的人工智能驱动平台建立防御体系

利用我们久经行业考验的风险和欺诈管理解决方案,捕捉更多欺诈行为,把握客户创收机会。
 
利用人工智能驱动的模型,更快地做出明智的风险决策。自定义并将您自己的数据和流程纳入欺诈政策,根据需要调整风险容忍度,并自动响应在线交易。
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数据连接

在您的业务周围建立网络数据防护罩,提高欺诈防范能力

利用全球最大的数字身份、电子邮件、设备和行为智能联盟,在客户旅程的每个阶段提供领先的全渠道欺诈检测和保护。
探索众包智能的力量

兼顾欺诈检测与简化客户体验

利用强大的智能优化客户互动中的风险和摩擦,
从而改进决策并保持合法交易的实时进行。

利用强大的欺诈检测解决方案防止欺诈并改善客户体验

提高信任度,阻止开户欺诈行为

更有效地保护客户和防止账户被接管

提供更安全、更便捷的支付选择,同时减少支付欺诈

保护您的客户、收入和声誉,防范授权转账诈骗

屡获殊荣的技术享誉全球。


我们了解欺诈对企业的影响,
并根据您的需求提供最佳的欺诈解决方案。

金融服务

金融服务

高精度阻止欺诈账户和交易,且不会对可信事件造成额外影响。
电子商务

电子商务

在防止欺诈和客户互动之间取得最佳平衡,增加收入。
游戏和博彩

游戏和博彩

减少欺诈和滥用,与博彩客户建立信任。
电信

电信

检测可疑活动,在不影响效率的前提下提高自助账户管理的安全性。
旅行

旅行

防止滥用忠诚度计划和欺诈性广告,保护您的数字资产,同时不损害与尊贵客户建立的信任。

凭借行业领先的欺诈检测、预防和风险管理解决方案专业技术,提升业绩。

  • 对每年超过 33 亿个数字身份、47 亿个电子邮件地址、25 亿个电话号码和 1,090 亿笔交易进行更全面、更强大的查看。更准确地检测欺诈行为。
  • 在整个数字旅程中,利用动态数字威胁情报提高客户转化率并改进欺诈防御。
  • 添加电子邮件智能,作为预防欺诈的强大防御层。
  • 将来自数十亿全球交易的数据与领先的行为生物特征识别智能相结合,更深入地了解欺诈风险。

案例研究

案例研究 - 加密货币交易所
律商联讯风险信息的解决方案有助于近乎实时地检测和阻止被盗身份凭证的使用。
加密货币交易所反欺诈案例详情
跨境电商欺诈

了解跨境电子商务平台Patpat如何利用LexisNexis® ThreatMetrix®减少退单拒付。

查看案例详情
无摩擦的网上银行

迪拜商业银行通过ThreatMetrix®解决方案,将全球数字身份情报与动态的行为分析相结合。使CBD能够为可信客户行为建立精准的特征文件,从而降低误报并改善真实欺诈案例的检测。此外,将摩擦降至最低,帮助银行确保每名客户都能顺畅地进行交互并获得真实的线上体验。

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全球娱乐公司需要更好地阻止欺诈

某娱乐公司利用LexisNexis® ThreatMetrix®解决方案近实时地准确区分合法客户与欺诈者。在交易进行前,可疑行为被检测并标记以进行审查、进一步认证或者驳回。与此同时,可信客户几乎感受不到甚至完全没有摩擦。

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常见问题

我们的欺诈检测和分析解决方案包括与消费者身份相关联的数字、电子邮件行为情报。

当客户与企业进行互动或交易时,这些属性可通过先进技术与已知的欺诈和可信模式和行为进行分析,从而更清晰地了解高风险指标。更先进的解决方案可以进行更准确的风险预测,甚至可以发现在多个客户接触点上显示欺诈的细微异常,而不会增加真正客户的摩擦。
使用人工智能技术可以改进欺诈检测。机器学习驱动的算法可以利用数据科学家提供的一系列规则自主分析数据中的模式,并以比人类更高的效率实现更准确的欺诈检测水平。

机器学习用于更复杂的欺诈检测分析解决方案。有监督的机器学习模型有助于从过去的欺诈案例中预测风险,从而有把握地检测和预防未来的欺诈行为。

欺诈检测解决方案在多层次实施并针对每项业务挑战量身定制时最为有效。通过实施基于风险的战略,企业可以根据每笔交易的风险程度和适当的措施,在工作流程的每个阶段使用适当的解决方案。行业领先的数据、庞大的数字、电子邮件和行为智能协作网络与人工智能驱动的欺诈分析相结合,形成了非常强大的欺诈检测战略。

欺诈分析利用先进的技术和人类的专业知识,在交易发生前后识别潜在的欺诈交易。这一过程包括收集和存储相关数据,然后对其进行分析,以发现模式、差异和异常。所获得的洞察力使公司能够主动管理潜在威胁,并创建有效的欺诈检测环境。

我们的解决方案可帮助企业预防金融犯罪、实现监管合规、降低业务风险、提高运营效率和盈利能力。

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