Optimizamos la administración de fraudes

La prevención de fraudes requiere de un equilibrio continuo entre la maximización de ingresos, la minimización de pérdidas por fraude y la reducción de costos operativos. Construido sobre la inteligencia de más de 68 mil millones de transacciones que Visa y CyberSource procesan anualmente en todo el mundo y los métodos de aprendizaje automático propios, junto con un motor de reglas flexibles, la solución de administración de fraudes de CyberSource puede ayudarlo a identificar el fraude de manera más rápida, más precisa y con menos intervención manual.

Detecte el fraude con mayor precisión y automatización, ambos en todos sus canales globales

  • Ofrece reglas de fraude personalizables, específicas para su comercio, junto con algoritmos de aprendizaje automático propios, que sustentan cada decisión sobre la orden
  • Resultados basados en más de 68 mil millones de transacciones que Visa y CyberSource procesan anualmente en todo el mundo
  • Viene con 14 modelos de riesgo adaptados por región, canal e industria, que ayudan a respaldar el crecimiento comercial móvil y la expansión global
  • Ayuda a reducir el índice de fraude y a disminuir la revisión manual

Proteja la experiencia del cliente y la aceptación eficaz de las órdenes válidas

  • Al tener mayor precisión, habrá menos falsos positivos y mayor aceptación de órdenes de clientes genuinos
  • Minimiza el rechazo de órdenes sin dejar de evaluar aquellas órdenes
    fraudulentas disposición

Mejore la eficacia de sus procesos de administración de fraude

  • Ofrece una plataforma integral para detectar y prevenir el fraude, junto con el acceso a los servicios de pago de CyberSource a través de una sola API y un portal web en común
  • Incluye un motor de reglas flexibles que se pueden personalizar rápidamente a través de un portal web
  • Efectiviza el proceso de revisión de órdenes y ayuda a limitar la necesidad de revisión manual
  • Escala a medida que crece su negocio a través de la combinación de la automatización, el machine learning y la configuración de las reglas