FICO® Falcon® Intelligence Network
Una perspectiva global de los delitos financieros.
Perspectiva general
Es posible alcanzar un nivel superior de detección del fraude mediante el análisis de una gran cantidad de datos transaccionales para poder comprender eficazmente el comportamiento, y evaluar los riesgos, a nivel individual.
En FICO, hemos realizado exhaustivas investigaciones sobre diferentes técnicas de evaluación. Claramente, estas investigaciones indican que los modelos de fraude que se desarrollan y entrenan usando datos de miles de instituciones serán más precisos que aquellos modelos que confían en un conjunto de datos relativamente reducido.
FICO® Falcon® Intelligence Network es el núcleo de las soluciones contra el fraude empresarial de FICO. Más de 10.000 instituciones de todo el mundo aportan los datos transaccionales y no monetarios necesarios para que FICO pueda crear funciones predictivas de aprendizaje automático destinadas a diferenciar entre las actividades que constituyen casos de fraude y las que no. Esta analítica conductual reduce los falsos positivos a la vez que interpreta incluso las indicaciones más sutiles de fraude. Los modelos resultantes se conjugan con las técnicas de creación de perfiles en tiempo real de Falcon para interpretar los comportamientos individuales y, a la vez, beneficiarse de patrones de fraude a nivel macro derivados de los datos aportados por miles de instituciones financieras. Estos conceptos se aplican en diferentes modelos de fraude supervisados, además de modelos no supervisados y semisupervisados, a los que se capacita con conjuntos de datos específicos del banco.
Hechos
4+ mil millones
Tarjetas de pago protegidas
Transacciones con tarjeta
de instituciones financieras globales
Beneficios
Experiencia del cliente mejorada
El aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial, respaldadas por Falcon Intelligence Network, se adaptan en tiempo real en función de las acciones de cada consumidor individual.
Defensas contra el fraude preparadas para el futuro
Falcon Fraud Manager no utiliza un enfoque universal sobre el aprendizaje automático. En su lugar, emplea algoritmos altamente especializados que evolucionan con el tiempo para proteger todas las transacciones e interacciones.
Rendimiento de los modelos empíricos
Todos los modelos supervisados de aprendizaje automático se prueban exhaustivamente frente a conjuntos de datos de prueba. Los conjuntos de datos de exclusión hacen referencia a transacciones que no se utilizan durante el proceso de desarrollo de modelos para evaluar el rendimiento imparcial