Описание

BI.ZONE AntiFraud (BAF) предоставляет транзакционную и сессионную аналитику, дополненную нефинансовыми операциями и данными об угрозах из множества источников. Основной целью применения BAF является снижение рисков хищения денежных средств пользователей услуг организаций путем построения адаптивной кросс-канальной системы противодействия мошенничеству.

BAF — комплексное решение, включающее в себя возможности сессионного и транзакционного мониторинга, что позволяет:

  • отслеживать действия пользователей защищаемого веб-ресурса/мобильного приложения с целью выявления потенциально нелегитимных событий;

  • выявлять мошеннические и подозрительные операции с использованием автоматической проверки платежа/операции на соответствие заданным правилам и типовой модели поведения клиента в различных каналах платежей.

Продукт в режиме реального времени на основе заданных правил обнаруживает нелегитимные финансовые транзакции, перетекающие из одного канала в другой. Расширенный набор данных, собираемых BAF, применяется для изучения образа взаимодействия пользователей с онлайн-сервисом и выявления случаев их аномального поведения и окружения. BAF поддерживает профилирование пользователей, что позволяет снижать количество ложноположительных срабатываний и выявлять новые схемы мошенничества. Нестандартное поведение пользователей или необычные условия, окружающие их, являются существенным поводом для проведения проверки подобных ситуаций на возможные попытки мошенничества.

BAF предназначен:

  • для анализа устройств и окружения пользователя веб-ресурса и мобильного приложения, а также его поведенческих характеристик при работе в цифровых каналах обслуживания;

  • построения цифрового профиля и поведенческой модели пользователя веб-ресурса и мобильного приложения;

  • сессионного мониторинга цифровых каналов обслуживания с целью выявления нетипичного для пользователя поведения;

  • обнаружения использования множественных аккаунтов на одном устройстве, нелегитимных попыток входа, а также авторизации через устройства с плохой репутацией;

  • предотвращения компрометации пользовательских аккаунтов и персональных данных;

  • анализа характеристик онлайн-сессий для выявления признаков активности вредоносного программного обеспечения;

  • автоматической оценки операций на соответствие поведенческой модели и заданных правил как "легитимных", "подозрительных" или "мошеннических";

  • выявления признаков потенциального мошенничества для детального анализа;

  • управление инцидентами, зарегистрированными по сработавшим правилам;

  • формирования поведенческой модели профиля (клиент, терминал и т. п.);

  • конфигурирования политик и правил выявления мошеннических операций;

  • формирования аналитических данных;

  • анализа новейших угроз, в том числе с применением машинного обучения.