Мошенничество в платежной сфере. Бизнес-энциклопедия (неизвестный) - страница 144

Модели поведения держателей карт и ТСП позволяют выявлять нехарактерные транзакции среди всех совершаемых за счет отсечения типичных, не мошеннических.

Обработка ложных срабатываний в автоматическом режиме позволяет системе повышать эффективность работы, снижая ошибки.

Поддержка процесса расследования обеспечивает не только выявление подозрительных и мошеннических транзакций, но и ведение всех процедур, выполняемых до момента завершения расследования и принятия окончательного решения по инциденту (включая взаимодействие с клиентом, внешними сторонами).

Управление инцидентами позволяет приоритезировать подозрительные транзакции (алерты по операциям с картой), обеспечивая быстрый анализ наиболее критичных и важных.

Генерация бизнес-правил — без участия вендора система позволяет автоматизировать создание и изменение существующих правил анализа транзакций в соответствии с текущими потребностями.

Настраиваемость графического пользовательского интерфейса способствует более удобному анализу транзакций, что снижает время реакции оператора и повышает эффективность всей системы в целом.

Мониторинг всех транзакций по счету означает анализ транзакций с использованием всех инструментов доступа к данному счету.

Использование данных из внешних систем позволяет автоматизировать разбор и загрузку в систему данных, используемых при анализе, например данных по мошенничеству в регулярных отчетах от МПС.

Интеграция данных позволяет использовать в системе данные из других систем банка, например системы расследования диспутов в платежной системе, систем Front-End и Back-Office и других.

Географическая гибкость обеспечивает выбор языка пользовательского интерфейса, поддержку различных валют.

Выбор аналитической модели в зависимости от данных транзакции — в системе существуют различные модели, конкретная может быть выбрана исходя из данных текущей транзакции.

Резервирование обеспечивает защиту наиболее критичных данных, реализуя различные политики создания резервных копий в зависимости от важности данных.

Нейронные сети предоставляют новые возможности по оценке подозрительности транзакции на предмет ее мошеннического характера за счет обработки данных по мошенническим и легальным транзакциям и построения соответствующих аналитических моделей.

Гибкая ценовая политика — в зависимости от количества объектов мониторинга (карты, терминалы/ТСП) и функциональных возможностей системы стоимость продукта или сервиса для клиента может различаться.

Наличие программ обучения для пользователей системы и ИТ-специалистов (администраторов, разработчиков) в настоящее время расценивается как достаточно важная характеристика системы.