Abrigo、経済的損失の軽減を支援する AI を活用した不正検出プラットフォームを発表
簡単に言えば
Abrigo は、金融機関の不正行為との戦いを支援するために、「小切手」画像の分析と検査を行うための Abrigo Fraud Detection プラットフォームを立ち上げました。
金融犯罪防止およびリスク管理ソリューションのプロバイダーである Abrigo は、Abrigo Fraud Detection と呼ばれる新しいプラットフォームを立ち上げました。プラットフォームが統合される AI電源 構成可能な不正意思決定エンジンを使用した検査および「チェック」画像分析により、金融機関が不正行為に対処できるようになります。
デジタル決済チャネルの人気が高まっているにもかかわらず、小切手は依然として B2B 決済の最も一般的な形式であり、企業の 81% が依然として紙の小切手で他の企業に支払っているため、企業は積極的な対応を続ける必要があります。
2023 年 XNUMX 月、Abrigo はモバイル デポジットおよび詐欺防止企業 Mitek との提携を発表しました。 Abrigo 不正検出プラットフォームは、Mitek の Check Fraud Defender を活用し、Abrigo の構成可能な機能と組み合わせます。 詐欺 小切手不正検出を強化する意思決定エンジン。
「Mitek を活用した Abrigo Fraud Detection は、高度なコンピューター視覚分析を利用して、手書き文字やフォントの不一致など 22 の主要なチェック属性を検査し、正確な不正検出を保証します」と Abrigo の CTO、ラヴィ ネマリカンティ氏は語った。 Metaverse Post.
「当社のソリューションは、ATM、モバイルアプリ、支店での直接預金など、さまざまなソースからの小切手画像を評価し、小切手詐欺データの全国コンソーシアム全体の属性を比較して、潜在的な行動上の危険信号を特定し、検査と意思決定を迅速化するための透明性のある詐欺リスクスコアを生成します。」追加した。
同氏は、このソリューションのユーザーフレンドリーなインターフェースにより、アナリストは以前の小切手との即時比較を含めて疑わしい小切手を評価し、顧客や会員に連絡して不審な取引を確認することができると付け加えた。
米国南東部の銀行との試験プログラムでは、Abrigo Fraud Detection が銀行の不正小切手総額の 93% を正確に特定し、これは潜在的な不正損失の回避に相当する金額として 330,000 ドルを超えました。
これに加えて、ネマリカンティ氏は、同社のソリューションはより高い割合を正確に示していると述べた。 不正な 22 の主要な小切手属性を調べる Mitek の AI/ML を利用した小切手画像分析、小切手詐欺データの全国コンソーシアム、および Abrigo の構成可能な詐欺意思決定エンジンを使用した小切手。
Abrigo がカスタマイズされた検出ツールで不正防止を強化
テクノロジーがより洗練されるにつれ、詐欺師は偽造やその他の金融犯罪に、より複雑な手法を使用するようになります。金融機関は不正行為の傾向を常に最新の状態に保ち、不正行為による損失を回避するための効果的なツールを導入する必要があります。アブリゴの新たな追加は、小切手詐欺を減らすことを目的としている。
「このプラットフォームは、データの取り込み、検査、意思決定、レポート作成など、金融機関のニーズに合わせた自動化されたエンドツーエンドの不正検出ワークフローにより効率を高めます。これにより、手動処理の負担が最小限に抑えられ、コストが削減され、金融機関とその顧客に対する不正行為の影響が事前に防止されます」とアブリゴのラヴィ・ネマリカンティ氏は語った。 Metaverse Post.
同氏は、このプラットフォームにより、業務を合理化し精度を高めることで、金融機関がコストのかかる攻撃を防御し、顧客、資産、ブランドの評判を守ることができると付け加えた。
さらに、各金融機関には独自のリスク許容度があります。 Abrigo 不正検出プラットフォームは、小切手詐欺シナリオに関する Abrigo の経験を活用しており、金融機関がカスタムのリスク許容レベルを設定し、その制限にワークフローを適応させることができます。
ネマリカンティ氏は、「各機関は、取引のしきい値などのルールや条件を利用して、その活動が不正かどうかを判断するのに役立てることができる」と述べた。小切手画像分析による透明性の高い詐欺リスク スコアやその他のデータ属性は、金融機関がどの取引を調査するかを決定するのに役立ちます。」
現時点では、ソリューションは最初にチェックを提供します 不正検出。このプラットフォームの機能は、2024 年を通じて、小切手詐欺の検出を超えて、電信送金や FedNow などの追加の取引タイプにわたる検出を含むように拡張されます。
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Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs. 業界で 3 年以上の経験を持つクマールは、説得力のある物語を作成し、洞察力に富んだインタビューを実施し、包括的な洞察を提供するという実績を確立してきました。 Kumar の専門知識は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、研究出版物など、影響力の高いコンテンツの作成にあります。 技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキルセットを備えたクマールは、複雑な技術概念を明確かつ魅力的な方法で多様な聴衆に伝えることに優れています。
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