Elimina las conjeturas con el aprendizaje automático de Cybersource

Con el aprendizaje automático de nuestras soluciones de administración de fraude, ya no necesitarás hacer conjeturas para detectar el fraude de pagos y podrás vencer a los estafadores en su propio juego.

Haz que la detección de fraude sea más simple mediante el uso de una puntuación de riesgo automatizada para cada transacción

Pero ¿cómo puedes determinar si la solución que estás utilizando está a la altura de la circunstancia? ¿Y qué es lo que realmente contribuye a la precisión de la puntuación de riesgo en un modelo de aprendizaje automático?

Puntuación de riesgo avanzada a partir del aprendizaje automático

Aprovecha toda la información histórica de identidad del cliente en las diferentes industrias y utiliza la inteligencia artificial para generar una puntuación de fraude de alta precisión en menos de un segundo.

Modelos que se adaptan continuamente

Analiza y procesa nuevos datos continuamente, luego actualiza los modelos de riesgo para que se ajusten a las últimas tendencias y se adapten rápidamente a las condiciones del mercado.

Estrategias de riesgo automatizadas

Optimiza y fortalece nuestros modelos de riesgo constantemente con datos de alta calidad y gran velocidad de procesamiento para automatizar la administración del fraude desde el primer día.

Inteligencia de datos robusta

El acceso a los informes TC40 y a las 141 000 millones de transacciones que se procesan en VisaNet ofrece una visión global de las nuevas tendencias de fraude y permite identificar automáticamente a los buenos clientes.1

Confía en la poderosa herramienta de detección de fraude con aprendizaje automático que ofrece Cybersource

En lugar de basarse en un solo algoritmo estadístico, Cybersource combina varios métodos diferentes para aprovechar los puntos fuertes propios de cada modelo de riesgo y aplica el mejor modelo de riesgo para cada transacción.

Con base en la plataforma de inteligencia artificial de Visa y gracias al acceso a VisaNet, una de las fuentes de datos de transacciones más grandes del mundo, el aprendizaje automático de Cybersource genera puntuaciones de riesgo de gran precisión que se utilizan en tiempo real para automatizar la detección de fraude e identificar a los buenos clientes.

Enfócate en tu negocio, nosotros nos encargamos del fraude

Para las empresas de eCommerce, adelantarse al fraude de pagos es una batalla difícil que está en constante evolución. Los estafadores son cada año más inteligentes, audaces y sofisticados, y desarrollan nuevas tácticas y técnicas que rápidamente reducen la efectividad de las medidas contra el fraude que no se actualizan.

Descarga nuestro white paper para obtener más información.

Acepta más órdenes genuinas de los nuevos clientes

Como parte fundamental de nuestro aprendizaje automático, utilizamos toda la información de identidad del cliente en diferentes comercios y automatizamos la detección de fraude mediante el análisis de una de las redes más grandes de datos de transacciones. 

Comprendemos las identidades de manera más efectiva y rastreamos cómo se usan a lo largo del tiempo, lo que te permite aceptar más órdenes genuinas de los nuevos clientes y, al mismo tiempo, ofrecer una puntuación de riesgo rápida y precisa para las industrias, las regiones y los métodos de pago.

Descubre cómo las soluciones con aprendizaje automático de Cybersource pueden ayudarte:

  • Acepta más transacciones buenas y agiliza las compras online desde el principio
  • Reduce los costos de la administración del fraude con menos falsos positivos y menos revisiones manuales
  • Enfócate en refinar tus estrategias comerciales principales para optimizar aún más los ingresos

Descubre más sobre nuestras innovaciones con aprendizaje automático para automatizar la gestión de riesgos

  • Decision Manager
    • ldentity Behavior Analysis 
    • Rules Suggestion Engine 
    • Unified Consortium Model

1 Volumen de transacciones de VisaNet basado en el año fiscal 2020. Es posible que las transacciones locales no tengan impacto en VisaNet.