Glosario
Vea más información sobre cómo definimos algunos de los principales términos en analítica y toma de decisiones.
A
Tomar el control de la cuenta de otra persona, en general para cometer un fraude.
Técnica de autoaprendizaje que modifica automáticamente los pesos del modelo de red neuronal al usar información actualizada basada en disposiciones de casos y transacciones etiquetadas.
Autenticación de clientes que se implementa conforme a los atributos únicos de cada interacción, incluso el nivel de riesgo, preferencia o capacidad del cliente, costo y disponibilidad de los métodos de autenticación.
Más allá de inteligencia comercial o informes simples, la analítica avanzada es un término general que se refiere a técnicas y herramientas sofisticadas que se usan para obtener perspectivas profundas a partir de datos y para hacer predicciones. Dentro de la analítica avanzada hay una variedad de algoritmos y métodos, entre ellos el aprendizaje automático, redes neuronales, tablas de puntuación, regresión y muchos más.
Aprendizaje automático (AA) avanzado e inteligencia artificial (IA) para instituciones financieras, que les permite mejorar la eficiencia y eficacia de sus tareas AML en la monitorización de transacciones para detectar actividades sospechosas.
Requisitos basados en normativas para monitorear transacciones de clientes en busca de actividades de lavado de dinero, lo que incluye acceder a interacciones e información de clientes actuales e históricas.
Apache Ignite es una plataforma informática en memoria distribuida que es tolerante a fallas y se puede escalar horizontalmente. Sirve para desarrollar aplicaciones en tiempo real que puedan procesar terabytes de datos con velocidad en memoria.
Apache Kafka es una plataforma de software de código abierto para el procesamiento de flujos desarrollada por la Apache Software Foundation y escrita en Scala y Java. El objetivo del proyecto es proporcionar una plataforma unificada de baja latencia y alta capacidad de procesamiento para manejar fuentes de datos en tiempo real.
Apache Spark es un sistema de procesamiento distribuido de código abierto que se usa para cargas de trabajo de big data. Utiliza almacenamiento en memoria caché y ejecución de consultas optimizada para hacer consultas rápidas de datos de cualquier tamaño. En pocas palabras, Spark es un motor general y rápido para el procesamiento de datos a gran escala.
Fraude cometido usando información falsa durante el proceso de solicitud. Puede ser fraude de primera parte donde el solicitante envía información falsa sobre sí mismo o fraude de tercera parte donde un defraudador usa la identidad de otra persona para abrir una cuenta.
API son las siglas en inglés de Interfaz de programación de aplicaciones, que es un intermediario de software que permite a dos aplicaciones comunicarse entre sí.
Registros que indican las acciones llevadas a cabo por un analista, como autor, marcas de fecha/hora, etc.
En informática, la autenticación es el proceso de verificar la identidad de una persona o dispositivo.
Plataforma de servicios en la nube totalmente gestionada y escalable disponible de FICO en infraestructura de Amazon Web Services.
B
Una manera eficiente de procesar grandes volúmenes de datos donde se recopila un gran conjunto de transacciones durante un período. Los datos se recopilan, ingresan y procesan y cargan para usarse en el desarrollo de perspectivas en una sola transferencia a intervalos programados (por hora, por día, por semana, según sea necesario).
Rastreo dinámico y eficiente de la hora, lugar y entidades usadas con mayor frecuencia (por ejemplo, cuentas de pagador, cuentas de beneficiario, países de cuentas extranjeras, montos de transacciones, comercios, dispositivos, entre otros).
Identificación de una persona basada en sus patrones de conducta únicos, por ejemplo, análisis de pulsación de teclas y análisis de marcha.
Autenticación del cliente basada en sus atributos conductuales o físicos únicos; por ejemplo, su huella digital, escaneo facial o pulsación de teclas.
Modelo y Notación de Procesos de Negocio (BPMN) es un estándar para el modelado de procesos de negocio que proporciona la notación gráfica para procesos de negocio específicos en un diagrama de procesos de negocio (BPD). El objetivo de BPMN es ayudar en la gestión de procesos de negocio, tanto para los usuarios técnicos como los usuarios empresariales, ofreciendo una notación que es intuitiva para los usuarios empresariales pero a la vez capaz de representar la semántica compleja del proceso.
Identifica los riesgos que tiene la empresa. Algunos ejemplos de los riesgos que tiene una empresa son: riesgo de crédito, interrupción del negocio, privacidad, cibernético, etc. La evaluación incluiría los controles para gestionar y posiblemente mitigar el riesgo. Las empresas necesitan la capacidad de poder monitorear y actualizar continuamente un análisis de riesgo específico para la institución para poder adoptar un método basado en riesgos y así cumplir con los requisitos regulatorios.
Gestor de reglas que incluye un área para desarrollar y editar reglas para decisiones empresariales y operativas, e incluye funciones estándar como creador-verificador, historiales de auditoría, y más.
C
Prestaciones para combatir el fraude con tarjetas de pago, como tarjetas de crédito o tarjetas de débito, ya sea en el punto de venta (POS) o en transacciones sin tarjeta presente (CNP).
Toma de decisiones centralizada es un término exclusivo que empuja el trayecto de toma de decisiones digital empresarial hasta su parámetro máximo. En vez de simplemente conectar silos, una plataforma también puede centralizar recursos relacionados con toma de decisiones. Una organización que ha adoptado una arquitectura orientada a servicios puede centralizar sus datos, términos comerciales, atributos de datos y hasta diversos parámetros de analítica. Al hacerlo, cualquier líder empresarial puede ver un verdadero trayecto del cliente a través de un conjunto complejo de propuestas sin la confusión creada por los silos comerciales.
Predice el comportamiento futuro del cliente al aprender colaborativamente de todos los clientes y asigna a cada uno arquetipos para mejorar la sensibilidad a riesgos según el comportamiento colectivo dentro de grupos de pares.
Modelos de consorcio desarrollados para tarjetas de compra comerciales, entre las que se incluyen tarjetas de compra, tarjetas T&C y otras tarjetas de venta corporativas. El modelo contiene actividad de transacciones y no financiera. Los modelos están disponibles para el Reino Unido e Irlanda y los Estados Unidos.
Los contenedores son una solución al problema de cómo lograr que un software se ejecute de manera confiable al pasarse de un entorno informático a otro. En pocas palabras, un contenedor consta de un entorno de tiempo de ejecución completo: una aplicación, más todas sus dependencias, bibliotecas y otros binarios, y archivos de configuración necesarios para ejecutarlo, todo combinado en un paquete. Al contenerizar la plataforma de la aplicación y sus dependencias, se abstraen las diferencias en distribuciones de SO e infraestructura subyacente. Todos los contenedores son ejecutados por un mismo núcleo de sistema operativo y, por lo tanto, usan menos recursos que las máquinas virtuales. Resulta útil tener componentes que son reutilizables, como lógica de negocio, configuración analítica y contenido ejecutable dentro de un contenedor para poder desplegar, actualizar y escalar con un solo clic en una plataforma.
Servicios que crean combinaciones en tiempo real y calculan variables derivadas que pueden usarse en cualquier estrategia de detección de fraudes o delitos financieros.
En recomendaciones personalizadas sensibles al contexto, un perfil de usuario contextual contiene intereses/preferencias de consumo multimedia del usuario en relación con información contextual como ubicación, información personal opcional, características del dispositivo del usuario e información de red.
Modelos de consorcio regionales o para un país específico desarrollados para transacciones con tarjeta de crédito. El modelo contiene actividad de transacciones y no financiera. El modelo está disponible en el Reino Unido e Irlanda, Estados Unidos, Canadá, Malasia, Australia, Asia-Pacífico, Brasil, Sudáfrica y otras regiones internacionales.
Modelos desarrollados para cubrir requisitos del cliente específicos con datos del cliente.
Confirmación de que una persona que está usando o accediendo a una cuenta es el titular legítimo de la cuenta.
Las estrategias, políticas y tecnologías que garantizan que los clientes tengan el acceso correspondiente a cuentas y sistemas,
Confirmación de las credenciales de un cliente en todo el ciclo de vida del cliente desde la comprobación inicial de identidad hasta la autenticación regular cada vez que interactúe con la organización.
Una vista de 360 grados del cliente que incluye toda la información relevante del cliente, como nombre del cliente, cuenta, transacciones, alertas y casos.
Da la capacidad de identificar a aquellos que integran un grupo de listas, entre ellas listas buenas, listas rojas, etc.
D
El proceso de importar, transferir, cargar y procesar datos para usar más adelante o almacenar en una base de datos. Implica conectar varias fuentes de datos, extraer datos y detectar cambios en los datos. Hay dos métodos diferentes para que los datos se ingresen a las plataformas: lotes o streaming. Las grandes compañías recopilan grandes volúmenes de datos, tanto en formato estructurado como no estructurado. Esos datos se usan para descubrir información en tiempo real o casi en tiempo real que sirva para tomar decisiones y como aporte para la transformación digital.
DataOps (que significa operaciones de datos) es una disciplina emergente que une a los equipos de operaciones de desarrollo (DevOps) con roles de ingeniero de datos y científico de datos para ofrecer las herramientas y estructuras organizativas que necesitan para operar las empresas enfocadas en datos.
Modelos de consorcio regionales o para un país específico desarrollados para transacciones con tarjeta de débito con firma y PIN. El modelo contiene actividad de transacciones y no financiera. El modelo está disponible en el Reino Unido e Irlanda, Estados Unidos y regiones internacionales.
Al tomar o gestionar cualquier decisión de negocios, las empresas necesitan identificar y gestionar todos los datos que influyan en sus decisiones y las encaminen. Los activos de decisiones incluirían todos los datos, analítica o algoritmos, IA o aprendizaje automático, reglas, propietarios de conocimientos, autores de lógica o expertos en la materia, o cualquier otro tipo de inteligencia o proceso que se use al tomar cualquier decisión. Estos activos deben rastrearse y auditarse como parte de cualquier proyecto de automatización de decisiones.
El término motor de decisiones representa la lógica, a menudo en forma de flujo de reglas o árbol de decisiones, que puede implementarse para automatizar una decisión. La mayoría de las decisiones de negocios tienden a ser complejas y pueden estar compuestas de una serie de decisiones más pequeñas. Un motor de decisiones articula cómo las decisiones más pequeñas se ramifican en decisiones más grandes y complejas y, en última instancia, terminan con un resultado final. Esta lógica puede codificarse, documentarse y, a menudo, ejecutarse de forma automatizada. Un motor de decisiones, que suele estar diseñado por un experto en la materia, articula la lógica de las decisiones, aprovecha los activos de toma de decisiones para fundamentar una decisión, puede auditarse y, por último, puede ejecutarse automáticamente a través de un sistema de proceso de negocio.
La gestión de decisiones es el arte y la ciencia de automatizar y gestionar las decisiones de negocios. Es un término general que abarca en gran medida el proceso de asimilar datos, generar conocimiento, integrar procesos de negocios, optimizar resultados, ofrecer aplicaciones y procesos de negocios integrados con analítica, aprender y mejorar los procesos de negocios y auditar activos para la toma de decisiones.
Un cambio integral en el comportamiento, el proceso de razonamiento y la manera de analizar los datos.
También conocidas como paquetes de gestión de decisiones, las plataformas de decisiones son un conjunto de herramientas y funcionalidades que aprovechan una infraestructura común para llevar a cabo la automatización y la gestión de las decisiones. Estas funcionalidades incluyen algún tipo de combinación de asimilación y selección de datos, analítica predictiva, creación de reglas, optimización, organización de servicios, gestión de activos y bucle de aprendizaje. También puede incluir el desarrollo de aplicaciones de código bajo según sea necesario. Una plataforma de toma de decisiones debe proporcionar todas las funcionalidades de creación y diseño de decisiones junto con la ejecución analítica y de decisiones, el seguimiento, las pruebas de madurez y la auditoría.
Se refiere al acto de diseñar e implementar una decisión o conjunto de decisiones que conducen a una acción (o la decisión clara de no realizar ninguna acción), generalmente en un contexto empresarial. Podemos imaginarnos la toma de decisiones, que suele basarse en procesos o reglas de negocios, como algo complejo con varios resultados posibles y, aunque puede llegar a serlo, también puede ser un ejercicio simple que genere una respuesta binaria simple.
La flexibilidad y libertad de usar modelos de código abierto, desarrollados por el cliente o modelos desarrollados por otro proveedor.
La apertura de cuenta digital (o DAO por sus siglas en inglés) es el proceso de dar a los solicitante la posibilidad de abrir una cuenta digitalmente de forma rápida, fácil y segura. Como mínimo, la DAO debe capturar y autocompletar información de identidad personal básica, calificar a los solicitantes según riesgos y amenazas de fraude, verificar la identidad del solicitante (a menudo con fuentes de datos de terceros), computar los fondos en la cuenta en tiempo real con una tarjeta de débito/crédito o la captura de un depósito móvil, e integrarse con el sistema bancario central. Los mejores servicios de DAO además incluyen precalificación contextual y venta cruzada de productos y servicios, inicio de sesión único móvil y en línea, integración multicanal para guardar y retomar la apertura de cuenta en cualquier instancia del proceso, firmas electrónicas, y fotografiado o carga de archivos para proporcionar los documentos de respaldo (identificación, contratos, etc.).
Un sistema distribuido es un sistema cuyos componentes están ubicados en distintas computadoras conectadas en red, que comunican y coordinan sus acciones enviándose mensajes entre sí desde cualquier sistema. Los componentes interactúan entre sí para lograr un objetivo común. Un programa informático que se ejecuta dentro de un sistema distribuido se denomina programa distribuido (y programación distribuida es el proceso de desarrollar este tipo de programas). La informática distribuida también se refiere al uso de sistemas distribuidos para solucionar problemas informáticos. En informática distribuida, un problema se divide en varias tareas, y cada una es llevada a cabo por una o más computadoras que se comunican entre sí enviándose mensajes.
E
IA ética se refiere a diseñar sistemas de inteligencia artificial que sean intrínsecamente confiables, transparentes, justos, imparciales y explicables. La IA ética implica extraer los sesgos de los datos, aprovechar arquitecturas de modelos explicables, aislar y probar funciones latentes para corroborar que no tengan sesgos, monitorear modelos en producción para detectar sesgos y datos, implementar registros de auditoría de desarrollo de modelos inmutables con cadena de bloques, y estandarizar una regla de gerencia de modelo corporativo para garantizar que todos los sistemas de IA y aprendizaje automático se diseñen de conformidad con un estándar auditable de equidad, acceso igualitario, seguridad y siempre pensando en la seguridad del cliente.
Los modelos de aprendizaje automático (AA) son el corazón de la IA, y en muchos casos puede ser difícil o imposible explicar cómo un modelo de AA hace una predicción dada. La inteligencia artificial explicable (xAI) se refiere a un conjunto de técnicas que se aplican a modelos de AA para deducir explicaciones asociadas con la predicción a nivel local (para un cliente determinado) así como también a un nivel global (que abarca a varios clientes). Estos métodos pueden variar drásticamente en precisión dado que asocian una explicación para modelos que no son interpretables, es decir, modelos de aprendizaje automático de caja negra.
El aprovechamiento de datos externos para enriquecer los recursos de datos propios de una organización y así contar con un perfil robusto de clientes, transacciones, etc.
F
Ley de Cumplimiento de las Obligaciones Fiscales de Cuentas Exteriores (FATCA, siglas en inglés) y Estándar Común de Reporte (CRS por sus siglas en inglés o ECR). FATCA es un requisito de Estados Unidos y el CRS ha sido adoptado por varios países en todo el mundo. Ambas medidas regulatorias se promulgaron para garantizar que cada país esté recibiendo los ingresos fiscales que le corresponden. Similar a KYC, como parte de los requisitos de CRS, los datos se recopilan y analizan para declarar a los Estados Unidos y a cada país.
Funcionalidades de gestión de casos y alertas consolidadas para fraude y delito financiero, para dar a las organización una perspectiva más amplia del comportamiento del cliente durante todo el ciclo de vida del cliente.
Plataforma de servicios en la nube totalmente gestionada y escalable de FICO en infraestructura de FICO.
Combina las funcionalidades de FICO® Analytics Workbench, FICO® InstantML y Catalyst Models para que los científicos de datos puedan diseñar, crear, entrenar y probar modelos de delitos financieros desde una misma plataforma.
Detiene el fraude en el punto de origen para toda la empresa, en todos los productos y canales.
Permite que los clientes de FICO se interactúen con sus clientes en comunicaciones bidireccionales a través del canal que prefieran (por ejemplo, correo electrónico, llamada, mensaje de texto y notificaciones de aplicación móvil). Viene integrado en FICO® Alert & Case Manager y FICO® Falcon® Fraud Manager.
Un conjunto integral de funcionalidades que incluyen autenticación conductual, biométrica y de múltiples factores.
Perspectivas de rendimiento de modelos a nivel de clientes de FICO para modelos de consorcio de tarjetas.
Una solución complementaria de Falcon basada en la nube que detecta y prioriza (por puntuación de riesgo) proactivamente comercios comprometidos y filtraciones de datos, y alerta automáticamente a los equipos de fraude. Los datos de pago analizados son datos de varios emisores en una vista que aprovechan el poder de FICO® Falcon® Intelligence Network, el lago de datos del consorcio de FICO de más de 9.000 instituciones financieras.
Un método móvil y sin fisuras para validar la identidad durante el proceso de integración del cliente al validar documentos de identidad y verificar que el solicitante es de verdad el propietario.
Evalúa el comportamiento de un comercio específico y combina esta información con datos de comportamiento de los clientes para generar una evaluación de riesgos más integral de una transacción para modelos de tarjetas del consorcio.
Una plataforma de analítica de gráficas y resolución de entidades que permite a las organizaciones escanear sistemáticamente datos internos y externos dispares, aprovechando algoritmos de coincidencias parciales patentados de primera para resolver identidades y las relaciones comunes entre ellas.
Un cuadro de mandos que ofrece una representación visual de riesgos de cumplimiento, combinado con la capacidad de acceder a detalles a nivel de clientes en la diligencia debida de clientes inicial y regular, historial de verificaciones de sanciones, casos y alertas de monitoreo de transacciones, y adjudicación de casos y alertas.
Acumulación de datos y preparación de lotes para cumplir con los requisitos de presentación de informes de transacciones monetarias (CTR), informes de actividad sospechosa (SAR) y requisitos de la sección 314 (a) de la Ley Patriótica ante la Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN).
Fraude cometido por alguien usando su propia identidad, a menudo haciendo declaraciones falsas.
La detección de fraudes usando técnicas analíticas que "aprenden" patrones en conjuntos de datos sin la guía de un analista humano.
Varios fraudes dentro de una cartera de cuentas controlada por el mismo defraudador o grupo de defraudadores.
Tecnología que le permite conectar coincidencias inexactas, por ejemplo, variaciones en cómo se escribe un nombre.
Editor de reglas con la capacidad de buscar tanto coincidencias exactas como aproximadas en campos de datos.
G
Complementa los modelos del consorcio de tarjetas y de débito generando una evaluación de perfil de riesgo continua de cajeros automáticos basada en comportamientos sospechosos que se detecten en cajeros automáticos. Este complemento analítico está disponible para modelos de tarjeta de débito del consorcio.
Representación visual de analítica de redes sociales que expone la actividad de redes de fraude.
H
Permite a las compañías ejecutar sus aplicaciones en la nube, en su propia infraestructura (en sus instalaciones) o en un híbrido de ambos. Una estrategia híbrida muy usada es ejecutar una plataforma en la nube sin tener que mover sus datos, que pueden estar en un entorno de almacenamiento en sus instalaciones.
I
Confirmación de que una persona es la misma persona cuya identidad se comprobó anteriormente.
El proceso de identificar a una persona al confirmar la validez de su prueba documental y confirmar que le pertenece.
Confirmación de la existencia de una identidad a través de prueba documental.
Confirmación de que una identidad validada pertenece a la persona que la está presentando.
La infraestructura de tecnología informática (TI) son los componentes necesarios para operar y gestionar entornos informáticos empresariales. Estos componentes incluyen hardware, software, componentes de redes, un sistema operativo (SO) y almacenamiento de datos. Todos estos se usan para proveer soluciones y servicios de TI.
Autenticación de clientes basada en algo que el cliente es, por ejemplo, una característica biométrica.
El mal uso deliberado de los recursos y clientes de una organización por parte de empleados.
K
Autenticación de clientes basada en algo que el cliente sabe, por ejemplo, una contraseña.
Kubernetes (K8s) es un sistema de código abierto para automatizar el despliegue, la incrustación y la gestión de aplicaciones contenerizadas. Kubernetes permite a las personas mover las cargas de trabajo de sus aplicaciones a otros entornos como AWS, Oracle Cloud, Microsoft Azure, etc.
La clasificación de riesgo KYC es una evaluación de riesgo que una organización completa sobre una personal, empresa, fideicomiso, etc. CDD es la diligencia debida del cliente que se hace para respaldar la clasificación de la evaluación de riesgo. En algunos países esto puede ser un requisito regulatorio y en otros puede ser un componente importante de su programa antilavado de dinero.
L
Capacidad integrada que habilita la visualización de vínculos y análisis de gráficas para agilizar la detección e investigación de redes de fraude.
Confirmación durante el proceso de verificación de identidad de que la persona en cuestión está presente y no se trata de un defraudador que está usando una fotografía o un video.
M
Tecnología que crea una representación detallada de comportamientos de riesgo a nivel comercio para tener una vista más integral de los riesgos, que se adapta para reflejar nuevas condiciones de fraude en los niveles de comercio y ubicación del comercio.
Aproximación de cómo los modelos se comportarán basada en datos retrospectivos.
Un sistema de componentes funcionales integrados pero independientes que funcionan juntos o por separado.
Confirmación de la identidad de una persona usando varios factores de las categorías de inherencia, posesión y conocimientos.
Detecta valores atípicos de comportamiento en tiempo real y se ajusta automáticamente para adaptarse a los nuevos patrones de comportamiento del cliente, volúmenes de pares cambiantes y tendencias de fraude.
Infraestructura de software que permite que varios clientes usen una misma instancia aislando los datos y, en muchos casos, configuraciones de cada ocupante.
N
El método de próxima mejor acción es un enfoque de marketing centrado en el cliente que considera varias acciones diferentes que se podrían ejecutar para un cliente específico y luego decide cuál es la mejor para sugerir. Asimismo, el enfoque de próxima mejor acción requiere decisiones de autoaprendizaje automatizado, usando aprendizaje automático e IA, para tomar una decisión en tiempo real que mejore las probabilidades de una conversión al momento en que un cliente esté tomando una decisión de compra.
O
Comunicaciones centradas en el cliente que abarcan todos los canales de interacción con el cliente: llamadas, SMS, correo electrónico, correo postal, centro de llamadas y otros. Las interacciones se coordinan de manera inteligente en estos canales en línea y fuera de línea, y consideran las preferencias de contacto para llegar con eficiencia a los clientes.
Software que se instala y ejecuta en la infraestructura del cliente o en un entorno en la nube del cliente.
La puesta en operación de analítica avanzada se refiere a buscar e implementar analítica en procesos de negocios; ir más allá de la inteligencia empresarial básica y dar a los directivos la transparencia necesaria para evaluar, simular e iterar decisiones basadas en datos de manera eficiente.
La optimización es el arte y ciencia de identificar la mejor medida o mejor opción entre un conjunto de posibilidades basado en un conjunto específico de limitaciones.
P
Identificación de una persona basada en sus atributos físicos únicos, por ejemplo, su huella digital, escaneo facial o huella vocal.
Autenticación de clientes basada en algo que solo el cliente tiene, por ejemplo, enviar un código de acceso de uso único para confirmar la posesión de un dispositivo.
Modelos de consorcio desarrollados específicamente para transacciones con tarjetas recargables prepagadas exclusivas. El modelo contiene actividad de transacciones y no financiera. El modelo está disponible en los Estados Unidos y además hay un modelo prepagado internacional para todas las demás regiones.
La analítica prescriptiva se considera la forma más sofisticada de analítica y a menudo se alcanza con inteligencia artificial. Los enfoques de analítica prescriptiva van más allá de describir lo que sucedió en el pasado (analítica descriptiva), establecer cuál fue la causa de algo (analítica de diagnóstico) o predecir qué es probable que ocurra en el futuro (analítica predictiva). Prescriben acciones específicas que pueden llevarse a cabo para obtener un resultado futuro deseado.
Nube pública es un término para servicios de computación en la nube que se ofrecen en Internet pública y están disponibles para cualquiera que los quiera comprar. Entre las nubes públicas más conocidas están Amazon Web Services, Microsoft Azure, Oracle Cloud y Red Hat OpenShift.
R
Presentación de informes mejorada a reguladores y autoridades gubernamentales, y tableros de rendimiento sofisticados para gestiones y auditorías.
Visualización de datos de rendimiento así como datos operativos y estratégicos.
Modelo de consorcio que usa técnicas autocalibrantes de múltiples capas para todas las transacciones digitales de banca minorista, por ejemplo, P2P, banca en línea, ACH, SWIFT, giros bancarios. Es un modelo global.
Funcionalidades de analítica avanzada usadas para detectar fraudes en depósitos minoristas.
Funcionalidades para combatir fraude en transacciones en canales de banca minorista, enfocadas en depósitos entrantes.
Funcionalidades para combatir fraude en transacciones en canales de banca minorista, como ACH, giros bancarios y P2P, enfocadas en pagos salientes.
Estrategias para evitar resultados perjudiciales al evaluar la gravedad y probabilidad de todos los riesgos que correspondan y las medidas necesarias para gestionarlos.
S
Listas designadas conforme a requisitos regulatorios de entidades con las que organizaciones y personas no deben operar. Las listas de vigilancia son publicadas por organismos gubernamentales (por ejemplo, OFAC, HM Treasury) y no gubernamentales (por ejemplo, la ONU). Las nombres de clientes, proveedores y empleados se cotejan con las listas publicadas al ingresar a una organización y periódicamente. El filtrado de transacciones es cuando los nombres se cotejan con las listas de vigilancia cuando se hacen transacciones de pago (beneficiario y pagador). Las listas son dinámicas y cambian constantemente.
La orquestación de servicios es la coordinación o capacidad de vincular un conjunto de servicios —toma de decisiones, analítica, datos, flujo de trabajo, procesos, etc.— en un orden lógico y recurrir a esos servicios según sea necesario para generar un resultado. A menudo integrada en una experiencia de usuario para incluir entrada de datos, flujo de trabajo para aprobaciones, etc., la orquestación de servicios es el poder de aplicar lógica de aplicaciones de manera ágil. El valor de la orquestación de servicios (a diferencia de los métodos tradicionales de desarrollo de software) se mide tanto en tiempo de entrada al mercado (a menudo semanas) y gestión de cambios (capacidad de cambiar servicios subyacentes o lógica sin romper aplicaciones).
Análisis de conjuntos de datos para descubrir vínculos que conectan entidades. En general se usa para descubrir fraudes o lavado de dinero.
Automatiza la evaluación de conexiones ocultas entre entidades como transacciones, aplicaciones y organizaciones en datos para comprender dónde existen relaciones y derivar características para modelos analíticos que interpreten dichas conexiones para detectar fraudes, lavado de dinero, terrorismo y redes de crimen organizado. Actualmente disponible a través de FICO Identity Resolution Engine.
Funcionalidades de gestión de ciclo de vida de software de una plataforma (por ejemplo, cómo un software se rastrea, aprovisiona, autentica, repara, actualiza y eventualmente llega al final de su vida útil).
Un solucionador de optimización es un paquete de software que contiene algoritmos y herramientas para solucionar problemas de optimización matemática. Los solucionadores normalmente se crean exclusivamente para abordar problemas específicos, como planificación de eventos, logística, operaciones financieras, etc. Los problemas de optimización matemática surgen en todas las disciplinas cuantitativas y tienen aplicaciones en varios campos, desde transporte e ingeniería hasta finanzas.
Procesados inmediatamente, en tiempo real, de flujos de datos entrantes a medida que se generan.
Autenticación de clientes basada en varios factores de las categorías separadas de inherencia, conocimientos y posesión, formalizada en el reglamento PSD2.
Datos estructurados se refiere a cualquier dato que resida en un campo fijo dentro de un registro o archivo. Esto incluye datos contenidos en hojas de cálculo y bases de datos relacionales. Este tipo de datos se puede buscar fácilmente.
Una extensión de tenencia múltiple que permite a socios segregar datos de subusuarios dentro de un mismo usuario en el gestor de casos para trabajar con varios clientes finales sin configurar varios usuarios.
La creación de identidades falsas usando datos de varias fuentes para cometer fraude, en general presentando solicitudes fraudulentas.
T
La capacidad de ingresar datos de proveedores externos, por ejemplo, Lexis Nexis, Emailage, World-Check Standard.
Fraude cometido por alguien usando la identidad —en general robada— de otra persona.
Perfiles a nivel transacción de aprendizaje automático conductual para la actividad de cada cliente, actualizados en tiempo real con cada transacción para comprender los patrones de gasto y detectar transacciones anómalas.
U
Los datos no estructurados son todos los tipos de datos que no sean datos estructurados y que no se puedan buscar tan fácilmente. Pueden incluir formatos como audio, video y publicaciones en redes sociales.
Permisos de usuario y basados en el rol que limitan lo que un usuario puede ver o editar según su rol definido en el sistema.
Campos flexibles personalizables que se integran para usar en estrategias, desarrollo de reglas e investigaciones.
Perfiles flexibles personalizables para entidades —como dispositivos o direcciones IP que almacenan valores gradualmente para distintas entidades, por ejemplo, varias transacciones— que permiten el uso de los datos transaccionales históricos en una regla.
Variables flexibles personalizables que rastrean valores en varias transacciones (por ejemplo, calcular el gasto total en transacciones sin tarjeta presente en un período específico).
W
Gestionan y registran la secuencia de trabajo que se tiene que completar y los procesos comerciales que se requieren.
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