El aprendizaje automático (ML) es la base de muchas herramientas de prevención del fraude que existen actualmente en el mercado, pero sólo el aprendizaje automático de Decision Manager está impulsado por la sofisticada plataforma de inteligencia artificial (IA) de Visa y enriquecido mediante el acceso a 141.000 millones de transacciones VisaNet1. Entonces, ¿cómo podría esto ayudar a tu empresa a prevenir el fraude?
La clave del éxito en la prevención del fraude
En todo el ecosistema Visa, el 98,7%2 de los clientes de Decision Manager tienen la confianza suficiente para confiar en sus estrategias automatizadas de toma de decisiones de fraude sin recurrir a la revisión manual.
La precisión de la detección automatizada de riesgos de Decision Manager permite a nuestros clientes mantener tasas de devoluciones de cargo líderes en la industria, una capacidad crítica, dado que la reducción de devoluciones de cargo es una forma clave en que tu empresa puede manejar el fraude3. También ayuda a las empresas a optimizar los ingresos al permitirles:
- Aceptar más transacciones correctas y reducir los falsos positivos
- Agilizar la experiencia de pago para los clientes reales
Este alto grado de automatización exitosa se debe a la combinación única de Decision Manager del mejor aprendizaje automático de su clase y un motor de estrategia flexible.
El mejor aprendizaje automático
La tecnología ML ha sido un elemento esencial de nuestras soluciones de fraude y riesgo desde nuestro lanzamiento hace más de dos décadas. Desde entonces hemos ido ampliando nuestras tecnologías y conocimientos de ML.
A diferencia de cualquier otra solución de prevención del fraude basada en ML, el aprendizaje automático de Decision Manager está impulsado por la plataforma de IA de Visa y enriquecido mediante el acceso a 141.000 millones de transacciones VisaNet.1 El gran tamaño del conjunto de datos de Visa y el alcance global de nuestro ecosistema, las capacidades avanzadas y el tiempo de actividad del 99,9%4 se combinan para ofrecer la mejor capacidad de su clase que permite tiempos medios de filtrado de transacciones inferiores a 600 ms.1
Además, el análisis del comportamiento de identidad basado en ML de Decision Manager aprovecha los datos de Visa para reconocer
- Clientes legítimos que repiten
- Nuevos clientes sin historial con la empresa
para aumentar aún más las tasas de aceptación de pedidos y reducir los falsos positivos.
Motor de estrategia flexible
Decision Manager integra ML con un motor de estrategia flexible que puede configurarse para satisfacer las necesidades específicas de tu empresa. Crear una estrategia es tan fácil como establecer umbrales de riesgo y elegir filtros que se ajusten a tus requisitos específicos, sin necesidad de codificación, todo ello en tiempo real. Para ayudarte a perfeccionar tu estrategia contra el fraude, Decision Manager incorpora:
- La capacidad de realizar un análisis "¿y si...?" para probar rápidamente la eficacia de las nuevas estrategias de fraude con tus datos históricos de transacciones y evaluar cómo se desarrollarían en el mundo real.
- Un motor automatizado de sugerencia de reglas, que aplica modelos ML a tus datos históricos de transacciones para detectar patrones y recomendar nuevas estrategias.
- Consolidación de datos en todas las regiones para mejorar aún más la precisión de la puntuación de riesgos e identificar las tendencias de gasto de los clientes y los patrones de fraude emergentes.
Mitigación del riesgo en todo el ecosistema
Como solución contra el fraude propiedad de Visa, Decision Manager está totalmente integrada con otros sistemas, datos y análisis de Visa. Su desarrollo está respaldado por más de 20 años de conocimientos y nuestras profundas relaciones con adquirentes, socios y clientes.
Empresas de todo el mundo utilizan Decision Manager para eliminar las conjeturas en la prevención del fraude, lo que ayuda a mitigar el riesgo en todo el ecosistema de pagos. Descubre cómo la potente base de ML de Decision Manager puede ayudar a tu empresa a reducir el fraude, mejorar la aceptación y reducir los costos operativos.