Note de risque avancée basée sur le machine learning
Plus besoin de deviner avec le machine learning de Cybersource
Éliminez la fraude au paiement grâce à nos solutions de gestion de la fraude par machine learning et battez les fraudeurs à leur propre jeu.
Simplifiez la détection de la fraude en utilisant un système automatisé de notation des risques pour chaque transaction
Mais comment pouvez-vous déterminer si la solution que vous utilisez est à la hauteur de la tâche ? Et qu’est-ce qui motive réellement la précision du score de risque dans un modèle de machine learning ?
Tirez parti des informations historiques sur l’identité des clients dans différents secteurs et de l’intelligence artificielle pour produire une note de fraude très précise en moins d’une seconde.
Des modèles en constante évolution
Analyse et traite en continu de nouvelles données, puis met à jour les modèles de risque pour refléter les dernières tendances et s’adapter rapidement aux conditions du marché.
Des stratégies de risque automatisées
Optimise et renforce constamment nos modèles de risque avec des données de haute qualité et une vitesse de traitement rapide pour automatiser la gestion de la fraude dès le premier jour.
Une exploitation robuste des données
L’accès à 141 milliards de transactions VisaNet et à des données de TC40 offre une vue d’ensemble des tendances émergentes en matière de fraude et identifie automatiquement les bons clients1.
Appuyez-vous sur la puissante détection de la fraude par machine learning de Cybersource
Plutôt que de s’appuyer sur un seul algorithme statistique, Cybersource combine plusieurs méthodes différentes pour tirer parti des forces uniques de chaque modèle de risque et applique le meilleur modèle de risque à chaque transaction.
Soutenu par la plateforme d’intelligence artificielle de Visa et enrichi par l’accès à VisaNet, l’une des plus grandes sources de données de transactions au monde, le machine learning de Cybersource génère des notes de risque très précises en temps réel pour automatiser la détection de la fraude et identifier les bons clients.
Concentrez-vous sur votre activité, nous nous occuperons de la fraude
Pour les entreprises de commerce électronique, il est difficile de garder une longueur d’avance sur la fraude au paiement et les évolutions constantes dans ce domaine. Chaque année, les fraudeurs deviennent plus intelligents, plus audacieux et plus sophistiqués : ils développent de nouvelles tactiques et techniques qui rendent rapidement les mesures antifraude statiques moins efficaces. Pour en savoir plus, téléchargez notre livre blanc.
Le pouvoir d’accepter plus de bonnes commandes provenant de nouveaux clients
Un élément fondamental de notre machine learning consiste à tirer parti d’informations historiques sur l’identité des clients auprès de différents commerçants et à automatiser la détection de la fraude en analysant l’un des plus grands réseaux de données de transactions.
Nous comprenons mieux les identités et suivons la façon dont elles sont utilisées au fil du temps, ce qui vous permet d’accepter plus de bonnes commandes provenant de nouveaux clients, tout en fournissant une note de risque agile et précise en fonction des secteurs, des régions et des modes de paiement.
Découvrez comment les solutions basées sur le blanchiment d’argent de Cybersource peuvent vous aider à :
- Accepter plus de bonnes transactions et rationaliser les achats en ligne dès le début
- Réduire les coûts de gestion de la fraude grâce à la réduction des faux positifs et des examens manuels
- Vous permettre de rester concentré sur l’affinement de vos principales stratégies commerciales afin d’optimiser davantage vos revenus
En savoir plus sur nos innovations en matière de machine learning, qui aident à automatiser la gestion des risques
- Decision Manager:
- Analyse du comportement des identités
- Moteur de suggestion de règles
- Modèle de consortium unifié
1 Volume de transactions VisaNet basé sur l’exercice financier 2020. Il est possible que les transactions acheminées au niveau national ne touchent pas VisaNet.