Csalás elleni küzdelem

Hatékony csalás elleni figyelő rendszerével a Barion fizetési kapu pénzt és időt takarít meg számodra.

Barion Fraud Buster

Senki sem szereti a csalókat és a károkat, amit a kereskedőknek okoznak. A Barion Fraud Buster a tranzakció és a fizető fél több mint 60 különböző paraméterének ellenőrzésével átlagosan az összes kártyás csalás 80%-át képes kivédeni.

A csalás elleni rendszerek különféle módszereket és megközelítéseket alkalmaznak a csalások kivédésére. Meggyőződésünk, hogy a csalás elleni legjobb védekezés a megelőzés ahelyett, hogy az incidens utáni jelentéseket bújnánk, vagy a már megtörtént csalásokról kapnánk az értesítéseket.

A Barion Fraud Buster a csalás elleni védelem legmagasabb szintjét biztosítja a „big data” elemzés és a gépi tanulási technikák ötvözésével. A hagyományos szabály- és tiltólista-alapú megoldások mellett rendszerünk dinamikus, valós idejű pontozáson és gépi tanuláson alapul, amivel eddig ismeretlen, csalásra irányuló magatartások is megelőzhetők és felderíthetők, és a felhasználói élmény is javítható.

A rendszerek válaszideje kevesebb mint 1 másodperc, így azonnal és hatékonyan hozhatjuk meg üzleti intelligenciával kapcsolatos döntéseinket. Az egyénre szabott gépi tanulási modell azonnal alkalmazkodik a legújabb csalási trendekhez, ezáltal biztosítható a pontos osztályozás.

További részletek a Barion Fraud Busterről

A Barion Fraud Buster minden tranzakcióhoz 0 és 100 közötti pontszámot rendel. Ha a pontszám túllép egy bizonyos határértéket, megtagadjuk a tranzakciót és nem küldjük tovább feldolgozásra. Ha a pontszám bizonyos fokú kockázatot mutat, feldolgozzuk a tranzakciót, de e-mailben és az API-n keresztül is értesítjük a kereskedőt. Ha a pontszám alacsony, a tranzakciót alacsony kockázatúnak értékeljük.

A tranzakciók értékeléséhez használt, fejlett rendszerünk jellemzői:

  • több mint 60 előre meghatározott paraméter a fizető félről és a tranzakcióról,
  • JavaScript snippet a készülékek „ujjlenyomatának” vizsgálatához,
  • hibrid osztályozó motor,
  • gépi tanulási rendszer és
  • viselkedéselemzés.