Featurespace запускает Автоматизированные глубокие поведенческие сети

Мировой лидер в области предотвращения корпоративных финансовых преступлений представляет более глубокий уровень защиты безналичных платёжных инструментов

Лондон, Атланта и Сингапур – 25 февраля BUSINESS WIRE – Сегодня компания Featurespace представляет Автоматизированные глубокие поведенческие сети для индустрии безналичных платёжных инструментов, которые обеспечивают более глубокий уровень защиты потребителей от афер, захвата аккаунтов, мошенничества с картами и платежами, обошедшихся примерно в $42 миллиарда в 2020 году.

«Значение этой разработки выходит за рамки борьбы с финансовыми преступлениями на предприятиях. Это действительно новое поколение машинного обучения», – сказал Дэйв Экселл (Dave Excell), основатель Featurespace.

Изобретение

Это изобретение, прорыв в технологии глубокого обучения, потребовало совершенно нового способа проектирования и разработки платформ машинного обучения. Автоматизированные глубокие поведенческие сети обладают новой архитектурой, основанной на рекуррентных нейронных сетях, которая доступна только в последней версии ARIC™ Risk Hub.

Вызов и открытие

Технология глубокого обучения имеет различные виды применения, к примеру, в обработке естественного языка для предсказания следующего слова в предложении, однако её использование для предотвращения мошенничества с картами и платежами не было оптимизировано для защиты компаний и потребителей от подобного рода преступлений. С помощью этого изобретения и была решена эта проблема.

Транзакции носят прерывистый характер, поэтому контекстное понимание времени имеет решающее значение для прогнозирования поведения. Раньше создание эффективных моделей машинного обучения для предотвращения мошенничества требовало от специалистов по обработке данных глубоких знаний в предметной области для выявления и выбора соответствующих функций данных – трудоёмкого, но жизненно важного шага.

Отдел исследований Featurespace разработал Автоматизированные глубокие поведенческие сети для автоматизации обнаружения функций и внедрения ячеек памяти с естественным пониманием значения времени в потоках транзакций, улучшая лидирующую на рынке эффективность Адаптивной поведенческой аналитики компании. Обнаружение мошенничества до того, как деньги жертвы покинут счёт, – лучшая линия защиты от афер, захвата аккаунта, атак с использованием карт и мошенничества с платежами. Ниже представлены группы, которые могут воспользоваться преимуществами автоматизированных глубоких поведенческих сетей:

Потребители:

- Обеспечение подлинных транзакций с сокращённым этапом проверки;

- Автоматическое выявление аферы, взлома аккаунта, мошенничества с картами и платежами до того, как деньги жертвы покинут счёт.

Специалисты по данным:

- Автоматическое обнаружение особенностей в событиях транзакции;

- Продвижение логики машинного обучения через стек моделирования;

- Использование нерегулярности человеческих действий для выявления аномального поведения;

- Сохранение всех открытий в Адаптивной поведенческой аналитике Featurespace.

Представители индустрии безналичных платёжных инструментов:

- Повышение достоверности оценки риска по всем транзакциям (повышается уровень обнаружения мошенничества во время транзакции, подлинное поведение также выявляется более точно для того, чтобы облегчить обработку большого количества транзакций);

- Обеспечение повышения производительности для всех типов платежей, включая карты и ACH/BACS, банковские карты, P2P и системы быстрых платежей;

- Повышение успешности обнаружения крупного мошенничества с небольшими объёмами прибыли (а также выявления более мелкого мошенничества с большим объёмом прибыли);

- Уменьшение пошаговой аутентификации;

- Предоставление строгой документации по управлению моделью с понятной логикой, справедливым принятием решений и кодами причин;

- Обеспечение стабильного скоринга в реальном времени с высокой пропускной способностью и малым временем отклика для критически важных для бизнеса предприятий даже в условиях скачка нагрузки.

Экселл продолжил: «Поскольку платежи в реальном времени, цифровая трансформация и потребительский спрос требуют мгновенного движения денежных средств, наша роль заключается в том, чтобы у отрасли были лучшие инструменты для защиты своих организаций и потребителей от финансовых преступлений. Я безмерно горжусь нашей исследовательской командой и их приверженностью инновациям в области машинного обучения для наших клиентов».

О Featurespace – www.featurespace.com

Featurespace™ – мировой лидер в области предотвращения корпоративных финансовых преступлений, связанных с мошенничеством и отмыванием денег. Featurespace изобрела Адаптивную поведенческую аналитику и Автоматизированные глубокие поведенческие сети, доступные на платформе ARIC™ и являющиеся программным обеспечением для машинного обучения в реальном времени, которое оценивает события в более чем 180 странах мира для предотвращения мошенничества и финансовых преступлений.

ARIC™ Risk Hub использует расширенное и объяснимое обнаружение аномалий, позволяющее финансовым учреждениям автоматически определять риски, обнаруживать мошеннические атаки и выявлять подозрительную активность в режиме реального времени. Более 30 крупнейших мировых финансовых организаций используют ARIC для защиты своего бизнеса и своих клиентов. Среди известных общественности клиентов ARIC такие компании, как HSBC, TSYS, Worldpay, NatWest Group, Contis, Danske Bank, ClearBank, AK Bank и Permanent TSB.

Посмотреть исходную версию можно на сайте businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20210225005221/en/

Контакты:

Майкл Тачтон, Featurespace
Руководитель отдела по связям с общественностью и коммуникациям
Michael.touchton@featurespace.com
+1 (423) 364-5491

Оригинальный текст данного сообщения на языке источника является официальной, аутентичной версией. Перевод предоставляется исключительно для удобства и должен рассматриваться в привязке к тексту на языке источника, который является единственной версией, имеющей правовое значение.