金融欺诈

DataVisor帮助金融机构应对申请欺诈、交易欺诈、账号侵权和盗取等问题。 DataVisor行业领先的无监督机器学习引擎能够主动检测新型的,不断变化的攻击模式,无需标签或训练数据,减少经济损失,改善客户体验。

申请试用

用无监督机器学习阻止各种复杂的攻击

申请和开户欺诈

实时检测使用被盗或合成身份信息创建的欺诈账号申请。

了解更多
欺诈交易

通过检测可疑的欺诈团伙的早期信号,对欺诈交易进行提前预警和拦截。

了解更多
账号盗取

检测账户早期盗用迹象,预防损失,提升客户体验。

了解更多

了解客户如何从我们的方案中获益

客户案例

财富500强银行使用DataVisor无监督机器

学习来防止申请欺诈

阅读客户案例

客户案例

大型金融机构使用DataVisor UML平台

来打击欺诈交易

阅读客户案例

客户案例

大型在线支付平台使用DataVisor UML平台

来检测被盗帐户

阅读客户案例

客户与合作伙伴成功案例

“Experian很高兴与DataVisor合作,以增强我们的CrossCore平台,为我们的客户提供领先的无监督机器学习欺诈检测解决方案,以阻止复杂、协同、未知的欺诈攻击。”

– 全球伙伴关系和联盟副总裁,Paul Gilmore | Experian

“作为一家大型的全球金融机构,由于主要支持现金交易,我们是各种在线攻击的主要目标。 DataVisor能够提前几个小时甚至提前几天发现并检测欺诈交易,成功的减少了30%由于欺诈交易所带来的损失。”

– 全球某金融机构,欺诈与风险策略总监

主要优点

30-50%
检测覆盖率的增加

自动发现新型,变换的攻击技术,来检测更多高风险账户。

90%+
准确率

通过关联性来分析所有帐户和事件,显著降低误伤率。

72
小时提早预警

通过分析账号之间的隐藏关联来捕捉潜伏起的账户。

了解更多关于DataVisor

技术白皮书

为什么目前金融机构的机器学习检测还存在不足

下载

技术方案简介

了解DataVisor如何保护金融机构防范欺诈开户和交易

下载

DataVisor检测方案

无监督机器学习引擎

运用业内最先进的无监督学习技术,同时分析数以亿计的账户和事件,无需标签或训练数据,预测新型未知威胁。

有监督机器学习引擎

使用行业领先的有监督机器学习算法,结合客户提供的标签来增强检测,与无监督机器学习检测形成互补。

自动规则引擎

自动迭代规则,降低维护成本并使结果更易理解。

DataVisor全球信誉库

汇总并分析来自各行业数十亿用户的信息来计算最广泛的各类数字指纹和信号。

DataVisor能自动发掘恶意账号间的相似性和关联性来检测整个恶意账号群组

了解更多

金融欺诈动态

博客

不断变化的金融欺诈趋势

在为即将到来的欺诈浪潮做准备时,了解现代欺诈攻击行为并保证拥有最新一代的防御是十分重要的。 单个攻击者用一张盗来的信用卡快速完成诈骗的简单岁月已经一去不复返。金融欺诈已经产业化,背后是一个以欺诈作为手段年非法获利总值超过160亿美元的完整生态系统。

访问博客

博客

帐户盗用:剖析ATO攻击

每个月发生的数据泄露日益增加,我们预计账户被盗(ATO欺诈)将继续上升。 网络犯罪分子致力于盗取你的数据,现在是时候通过大规模数据分析来抓住他们了。

访问博客

博客

虚假开户:虚假账户与真正的大麻烦

让我们来看富国银行的新闻: 富国银行因秘密开设数百万未经授权的存款和信用卡账户,损害了客户利益,遭到了1.85亿美元的民事处罚。 因欺诈开户问题对银行造成的冲击非常严峻。

访问博客

阅读DataVisor最近动态

前往博客

想了解DataVisor如何帮助你减少金融损失吗?
马上申请安全评估吧!

申请试用