Détection et prévention de la fraude dans les services financiers : tirer parti de Progress Corticon pour prendre des décisions en temps réel

Découvrez comment les institutions financières peuvent utiliser Progress Corticon pour une stratégie de fraude à plusieurs niveaux, avec des règles et des modèles personnalisés, ce qui se traduit par une expérience client améliorée.

La fraude est une triste réalité dans le secteur des services financiers. industrie. Des milliards de dollars sont perdus chaque année à cause de la fraude, et les institutions financières s’efforcent constamment de détecter et de prévenir les activités frauduleuses aussi rapidement et précisément que possible. Les enjeux sont élevés, car ne pas détecter la fraude peut nuire à la confiance et à la fidélité des clients, sans parler des pertes financières directes. Dans le même temps, signaler à tort des transactions légitimes comme frauduleuses érode également l’expérience client et gaspille des ressources.

Les progrès de l’IA et du ML permettent des systèmes de détection de fraude plus sophistiqués qui analysent d’énormes volumes de données en temps réel et permettent des décisions très précises instantanément. Un de ces systèmes, Progress Corticon utilise un moteur de règles et des analyses prédictives pour détecter la fraude au point de transaction sur plusieurs canaux. Avec Corticon, les institutions financières peuvent mettre en œuvre une stratégie anti-fraude à plusieurs niveaux, en utilisant des règles et des modèles personnalisés adaptés à leurs besoins uniques. Le résultat est moins de faux positifs, une détection plus rapide des modèles de fraude émergents et une expérience client améliorée.

Les limites des systèmes antifraude traditionnels

Les systèmes traditionnels de détection de fraude présentent des limites importantes qui les empêchent de stopper efficacement la fraude en temps réel. Ces systèmes existants ont été conçus principalement pour détecter la fraude après qu’elle s’est déjà produite, sans pour autant l’empêcher de se produire.

Ils s’appuient fortement sur des moteurs basés sur des règles et des modèles de notation de seuil qui ne peuvent pas s’adapter. assez rapidement aux nouvelles tendances ou modèles de fraude. Les fraudeurs changent constamment de tactique, mais la mise à jour manuelle des règles et des modèles dans les systèmes traditionnels peut prendre des semaines, voire des mois, aux équipes d’analystes. Au moment où les mises à jour sont effectuées, les fraudeurs sont généralement passés à quelque chose de nouveau. De plus, ces systèmes analysent généralement uniquement les données en silos, manquant les connexions entre les sources de données qui pourraient révéler des stratagèmes frauduleux complexes. Ils n’ont pas une vision globale des interactions et des comportements des clients sur tous les canaux.

La nécessité de prendre des décisions en temps réel

En matière de détection des fraudes, le temps presse. Plus vite une activité suspecte peut être identifiée, moins les dégâts peuvent être causés. C’est pourquoi la prise de décision en temps réel est si essentielle pour la prévention de la fraude dans les services financiers.

La prise de décision en temps réel exploite des analyses avancées et l’apprentissage automatique pour analyser les transactions et le comportement des utilisateurs en temps réel et déterminer la probabilité de fraude. Plutôt que d’examiner les transactions après coup, la prise de décision en temps réel permet aux institutions financières d’agir immédiatement lorsqu’une activité anormale est détectée. Cela peut inclure le gel temporaire d’un compte, la notification au client ou le signalement de la transaction pour un examen plus approfondi par un analyste. C’est important car cela vous permet de :

Détecter la fraude plus tôt

Grâce à la prise de décision en temps réel, les institutions financières peuvent détecter la fraude dès les premiers signes d’activité suspecte plutôt qu’après que les fonds ont déjà été volés. Ils peuvent identifier les emplacements de connexion inhabituels, les empreintes digitales des appareils, les montants des transactions, les détails des destinataires, etc., et agir rapidement avant que les dégâts ne se propagent. La détection précoce de la fraude permet également aux organisations de limiter les pertes et de réduire les ressources nécessaires à l’enquête et à la récupération.

Réduire les faux positifs

La prise de décision en temps réel vous permet d’établir une base de comportement normal pour chaque client. Les écarts par rapport aux modèles établis peuvent ensuite être signalés pour examen. Grâce à une compréhension nuancée de l’activité typique, le système peut minimiser les faux positifs et éviter de soupçonner à tort des transactions légitimes. Cela permet de créer une expérience fluide pour les clients qui mènent des activités normales.

Rationaliser les examens

Lorsque des transactions anormales sont détectées, la prise de décision en temps réel donne la priorité aux événements les plus risqués pour examen par les analystes. Cela permet aux enquêteurs de concentrer leurs efforts sur les alertes les plus urgentes plutôt que de parcourir des volumes de données brutes. Les analystes peuvent ensuite exploiter les données contextuelles fournies par le système pour déterminer rapidement si la transaction est frauduleuse ou légitime. La rationalisation du processus d’examen maximise la productivité des analystes et accélère les délais de résolution.

Comment Corticon permet la détection et la prévention de la fraude en temps réel

Le système de gestion des règles métier (BRMS) et la plateforme de gestion des décisions de Corticon permettent la détection et la prévention de la fraude en temps réel de plusieurs manières clés :

< identifiant h3 ="règles dynamiques">Règles dynamiques

Corticon vous permet de créer et de gérer des règles métier séparément du code de l’application. Cela signifie que les analystes de la fraude peuvent rapidement créer, tester et déployer de nouvelles règles pour détecter les modèles de fraude émergents sans intervention du service informatique. Les tables de décision et les arbres de décision de Corticon fournissent une interface facile à utiliser permettant aux analystes de fraude de codifier leur expertise en règles logiques.

Décision en temps réel

Corticon évalue les règles et prend des décisions en temps réel. Des règles de détection de fraude peuvent être appliquées aux transactions car elles permettent d’identifier rapidement une fraude potentielle. Cette évaluation et cette alerte en temps réel permettent aux analystes de la fraude de prendre des mesures immédiates pour éviter les pertes.

Système évolutif

Le moteur de règles de Corticon est hautement évolutif et peut traiter de gros volumes de données en temps réel, permettant aux organisations de surveiller et de prévenir la fraude sur plusieurs canaux et systèmes. Cela inclut la surveillance des transactions sur les canaux Web, mobiles et en magasin, ainsi que l’intégration avec des sources de données externes.

Déploiement agile

Le BRMS de Corticon permet de déployer rapidement de nouvelles règles et modifications de règles sur les systèmes de production. Cette agilité est essentielle pour la gestion de la fraude où de nouvelles menaces émergent fréquemment et où les règles doivent s’adapter rapidement. Le déploiement à chaud des règles de Corticon dans les systèmes transactionnels en direct permet une approche agile et réactive de la détection des fraudes.

Hautement personnalisable

La plate-forme Corticon est hautement personnalisable, permettant aux organisations de s’intégrer aux systèmes et sources de données existants et de créer des règles spécifiques à leurs besoins commerciaux. Cela inclut l’intégration aux systèmes CRM, aux systèmes financiers et à d’autres sources de données pour fournir une vue complète du comportement des clients et des modèles de transactions.

Quelle que soit la manière dont votre système de détection des fraudes est construit, Corticon offre un moyen simple d’intégrer ses capacités de décision en temps réel. Grâce à sa combinaison de règles et d’analyses prédictives, Corticon vous permet de codifier les politiques et stratégies de votre organisation pour détecter et prévenir les activités frauduleuses. En intégrant les services de décision de Corticon, votre système a accès à la fois aux règles contextuelles et aux modèles d’apprentissage automatique pour une agilité et une précision améliorées.

Avantages de l’utilisation de Progress Corticon pour la prise de décision en temps réel

Précision de détection améliorée : en exploitant un large éventail de règles et d’algorithmes, Corticon peut identifier des modèles et des anomalies en temps réel, réduisant ainsi à la fois des faux positifs et des faux négatifs. Cette précision améliorée aide les institutions financières à détecter et à prévenir efficacement les activités frauduleuses, en minimisant les pertes financières et en protégeant leurs clients.

Efficacité opérationnelle améliorée : L’automatisation du processus décisionnel avec Progress Corticon conduit à amélioration de l’efficacité opérationnelle en matière de détection et de prévention de la fraude. En éliminant les efforts manuels et en rationalisant les flux de travail, les institutions financières peuvent économiser du temps et des ressources. L’interface intuitive de Corticon permet aux utilisateurs professionnels de créer et de modifier facilement des règles, réduisant ainsi la dépendance envers les services informatiques. Cette efficacité accrue se traduit par des économies de coûts et permet aux ressources de se concentrer sur des tâches plus prioritaires, telles que les enquêtes sur les activités suspectes et l’amélioration des stratégies de prévention de la fraude.

Prévention proactive de la fraude : Approbation instantanée Les décisions de /refus arrêtent les transactions frauduleuses, minimisant ainsi les pertes financières et protégeant la réputation de l’institution. Cette approche proactive améliore également la satisfaction des clients en réduisant le risque de refus de transactions légitimes en raison de fausses alarmes.

Conformité et auditabilité : la fonctionnalité de piste d’audit intégrée de Progress Corticon aide avec le respect des exigences réglementaires et améliore la capacité de l’institution à faire preuve de transparence et de responsabilité dans ses efforts de prévention de la fraude. Les organisations financières peuvent suivre et retracer chaque décision prise par Corticon, fournissant ainsi un enregistrement complet du processus de détection des fraudes. Cette auditabilité est cruciale pour la conformité réglementaire et peut également faciliter les enquêtes et les audits internes.

Progress Corticon est votre réponse

Pour les systèmes de détection de fraude traditionnels, le manque de capacités de décision en temps réel signifie que les transactions sont analysées une fois qu’elles ont déjà été approuvées, ce qui entraîne des faux positifs coûteux, des clients insatisfaits et des pertes substantielles. . De plus, ces systèmes obsolètes ont du mal à exploiter les techniques d’analyse avancées telles que l’apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l’analyse des réseaux sociaux. Leur incapacité à gérer le grand volume, la variété et la rapidité des données entrave leur efficacité dans la lutte contre la fraude.

Pour relever ces défis et garder une longueur d’avance sur les activités frauduleuses, les institutions financières doivent adopter une plateforme de décision moderne conçue spécifiquement pour la fraude. détection et prévention. Progress Corticon propose une solution qui permet de prendre des décisions en matière de fraude en temps réel, basées sur des analyses. En tirant parti de cette plate-forme, les institutions peuvent prendre des décisions instantanées d’approbation/refus au fur et à mesure que les transactions ont lieu, réduisant ainsi les faux positifs et améliorant la satisfaction des clients.

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