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。
将侦查金融服务领域钱骡洗钱活动的能力提高了
发现了电子商务中潜在的欺诈损失
在识别游戏和博彩中滥用奖金的情况方面提高了
电信业登录时的客户识别率达到
了解跨境电子商务平台Patpat如何利用LexisNexis® ThreatMetrix®减少退单拒付。
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。
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。
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。
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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