Abrigo lança plataforma de detecção de fraudes baseada em IA para ajudar a mitigar perdas financeiras
Em Breve
A Abrigo lançou sua plataforma Abrigo Fraud Detection para análise e inspeção de imagens de 'cheques' para ajudar as instituições financeiras a combater a fraude.
O provedor de soluções de prevenção de crimes financeiros e gerenciamento de risco, Abrigo, lançou uma nova plataforma chamada Abrigo Fraud Detection. A plataforma integra Alimentado por AI inspeção e análise de imagens de 'verificação' com um mecanismo configurável de decisão de fraude para ajudar as instituições financeiras a combater a fraude.
Apesar da crescente popularidade dos canais de pagamento digital, os cheques ainda são a forma mais comum de pagamento B2B – 81% das empresas ainda pagam outras empresas com cheques em papel, o que exige que as empresas permaneçam proativas.
Em novembro de 2023, a Abrigo anunciou uma parceria com a empresa de depósitos móveis e prevenção de fraudes Mitek. A plataforma Abrigo Fraud Detection aproveita o Check Fraud Defender da Mitek e o combina com o configurável do Abrigo fraude mecanismo de decisão para aprimorar a detecção de fraudes em cheques.
“O Abrigo Fraud Detection, desenvolvido pela Mitek, utiliza análise visual computacional avançada para examinar 22 atributos principais de verificação, como caligrafia e discrepâncias de fonte, garantindo detecção precisa de fraudes”, disse Ravi Nemalikanti, CTO da Abrigo. Metaverse Post.
“Nossa solução avalia imagens de cheques de diversas fontes, incluindo caixas eletrônicos, aplicativos móveis e depósitos diretos em agências, e compara atributos em um consórcio nacional de dados de fraude em cheques para identificar potenciais sinais de alerta comportamentais e produzir pontuações transparentes de risco de fraude para inspeção e decisões aceleradas”, ele adicionado.
Ele acrescentou que a interface amigável da solução permite que os analistas avaliem verificações suspeitas, incluindo comparação imediata com verificações anteriores, e entrem em contato com seus clientes ou membros para verificar transações suspeitas.
Em um programa piloto com um banco do sudeste dos EUA, o Abrigo Fraud Detection identificou com precisão 93% do valor total de cheques fraudulentos do banco, totalizando mais de US$ 330,000 em potencial para evitar perdas por fraude.
Somando-se a isso, Nemalikanti disse que a solução da empresa aponta uma taxa mais alta de fraudulento verificações usando a análise de imagens de cheques baseada em IA/ML da Mitek que analisa 22 atributos principais de cheques, um consórcio nacional de dados de fraude em cheques e o mecanismo de decisão de fraude configurável da Abrigo.
Abrigo aprimora a prevenção de fraudes com ferramentas de detecção personalizadas
À medida que a tecnologia se torna mais sofisticada, os fraudadores utilizarão métodos mais complexos para falsificações e outros crimes financeiros. As instituições financeiras devem manter-se atualizadas relativamente às tendências de fraude e implementar ferramentas eficazes para evitar perdas por fraude. A nova adição do Abrigo visa reduzir a fraude em cheques.
“A plataforma aumenta a eficiência com fluxos de trabalho automatizados de detecção de fraudes de ponta a ponta, adaptados às necessidades de uma instituição financeira, incluindo ingestão de dados, inspeção, decisões e relatórios. Isto minimiza a carga do processamento manual, reduzindo custos e prevenindo proativamente o impacto da fraude na instituição e nos seus clientes”, disse Ravi Nemalikanti da Abrigo. Metaverse Post.
Ele acrescentou que, ao simplificar as operações e aumentar a precisão, a plataforma capacita as instituições financeiras a se defenderem contra ataques dispendiosos e a protegerem clientes, ativos e reputação da marca.
Além disso, cada instituição financeira possui uma tolerância ao risco única. A plataforma Abrigo Fraud Detection aproveita a experiência da Abrigo com cenários de fraude em cheques, permitindo que as instituições estabeleçam níveis personalizados de tolerância ao risco e adaptem os fluxos de trabalho a esses limites.
Nemalikanti disse: “As instituições podem usar regras e condições, como limites de transação, para ajudá-las a decidir se a atividade é fraudulenta ou não. Pontuações transparentes de risco de fraude e outros atributos de dados da análise de imagens de cheques ajudam as instituições a decidir quais transações investigar.”
A partir de agora, a solução fornecerá inicialmente verificação detecção de fraude. Os recursos da plataforma irão além da detecção de fraudes em cheques para incluir a detecção em tipos de transações adicionais, como transferência eletrônica e FedNow, ao longo de 2024.
Aviso Legal
Em linha com a Diretrizes do Projeto Trust, observe que as informações fornecidas nesta página não se destinam e não devem ser interpretadas como aconselhamento jurídico, tributário, de investimento, financeiro ou qualquer outra forma. É importante investir apenas o que você pode perder e procurar aconselhamento financeiro independente se tiver alguma dúvida. Para mais informações, sugerimos consultar os termos e condições, bem como as páginas de ajuda e suporte fornecidas pelo emissor ou anunciante. MetaversePost está comprometida com relatórios precisos e imparciais, mas as condições de mercado estão sujeitas a alterações sem aviso prévio.
Sobre o autor
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
Mais artigos
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
