防止忠诚度欺诈

 

积极主动,不要被动

随着忠诚度计划的普及和规模的扩大,骗子也越来越多. 忠诚度欺诈检测针对可疑行为并检测异常,以防止一系列欺诈技术. 无论你是允许积分支付还是处理大量数据, 忠诚欺诈预防是为了保护你和你的客户的安全.

特性

事务异常的检测

应用机器学习解决方案自动并列新的和现有的忠诚度账户,并学习重现典型行为. 这些解决方案分析客户活动的频率, 他们的购买模式, 还有很多其他方面都是基于历史数据的. 这允许您验证新事务是否与训练过的模型匹配,以检测由某种欺诈活动引起的事务异常.

防止欺诈账户和交易

一旦发现欺诈账户或一系列可疑交易, 澳门皇冠赌场平台 忠诚管理将执行各种可配置的操作来解决给定的问题. 取决于配置, 拒绝可疑交易是可能的, 存储它, 封禁原始帐户, 创建一个案例,以便在呼叫中心进行人工审查, 和更多的.

全面的监控

忠诚欺诈有无数种类型,而交易监控只针对其中的几种. 以获得对骗子的显著优势, 澳门皇冠赌场平台的解决方案分析来自整个忠诚度平台生态系统的数据. 搜索异常情况和可疑的客户行为, 它调查系统日志, API外墙, 有效地统计, 周围的元数据, 以及程序逻辑配置.

发现程序错误配置或漏洞

澳门皇冠赌场平台的解决方案不仅可以检测和防止欺诈活动, 它可以帮助您识别次优程序配置. 矛盾的业务规则和系统逻辑中的漏洞可能会导致不受控制的积分积累或未经授权的赎回, 但可以与这个解决方案相一致. 它还有助于创建严格的安全策略和T&大规模忠诚计划的c.

欺诈评分

澳门皇冠赌场平台的解决方案可以配置为产生一个称为“欺诈分数”的指标,作为集成分类模型的输出,该模型为忠诚度欺诈检测模块提供动力. 该系统还允许您配置“欺诈评分”阈值,以指示给定成员的典型或非典型行为类型.  

好处

主动预防欺诈

澳门皇冠赌场平台的忠诚欺诈检测模块保证,任何新检测到的与训练过的模型有很大不同的行为都将被检测到,并在造成损害之前停止. 是否存在过去未被发现的欺诈方式, 澳门皇冠赌场平台的模块将实时发现并阻止它们. 使用这种数据驱动的主动安全措施,领先于欺诈者一步.

增强忠诚计划的安全性

最终, 使用ml驱动的欺诈预防技术的主要好处是降低内部和外部忠诚度欺诈的风险. 这类事件可能会导致计划成员流失的增加, 降低客户参与度, 负面公关后果, 还有一些重大的财务挫折. 从长远的角度来看, 忠诚欺诈预防协会报告称,每年的忠诚欺诈总损失超过30亿美元. 让澳门皇冠赌场平台帮助您维护您的品牌和您的底线安全.

减少人工审查工作量

澳门皇冠赌场平台的人工智能支持的忠诚欺诈预防模块有助于降低假阳性案例的发生率,这些案例需要由呼叫中心座员或忠诚欺诈分析师进行人工审查.

解决方案背后的科学

深Autoencoders

深度自编码器是一种人工神经网络,用于压缩和自动重建输入. 自编码器的重建效果越差, 分析的实例越有可能是异常或潜在的欺诈活动. 这些网络允许无监督的学习过程, 不需要历史欺诈实例来创建有用的欺诈检测模型. 如果它们确实存在, 然而, 所提供的数据可能会对模型的整体可靠性产生积极影响.

强化学习

强化学习(RL)是机器学习的一个领域,在这个领域中,技术被用于允许创建半自主模型,试图找到实现给定目标的最优方法. 它作为一组方法集成到澳门皇冠赌场平台的解决方案中,用于测试忠诚度业务规则并寻找潜在的漏洞和漏洞.

聚类方法

聚类方法具有相似交互历史的组成员帐户. 这包括DB-Scan, kNN, GMM等模型. 然后将检测到的组用作集成分类模型的输入. 聚类提高了欺诈检测模块的整体可靠性,并减少了误报的数量,因为神经网络训练过程在更小、更一致的数据集上运行.

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