Lösung bietet bessere Betrugsermittlung
Authentifizierungsmethode: CA Technologies hilft Kartenemittenten bei Betrugsbekämpfung und Umsatzsteigerung
Neue Version von "CA Risk Analytics" vereinfacht Betrugsermittlung und optimiert Onlineshopping-Erlebnisse
(14.11.14) - Ausgestattet mit intelligenten, selbst lernenden Authentifizierungstechnologien kann ab sofort eine neue Version von "CA Risk Analytics" genutzt werden. Probleme beim Onlinekauf lassen sich hiermit für den Verbraucher auf ein Minimum reduzieren, während Kartenemittenten Betrugsfälle eindämmen und Umsätze steigern können und zwar bei höchstmöglicher Flexibilität und Kontrolle für ihr gesamtes Betrugserfassungssystem.
Die neueste Version von CA Risk Analytics besteht aus anspruchsvollen, zum Patent angemeldeten Authentifizierungsmodellen die auf verhaltensgesteuerten neuralen Netzen basieren und so das Risiko von Online- und Distanzzahlungen bewerten. Durch maschinelle Lernverfahren, die Daten über individuelles Nutzerverhalten sammeln, können die neuralen Netzwerkmodelle besser bewerten, ob legitime oder betrügerische Handlungen vollzogen werden. Mit der Optimierung für 3D Secure "Verified by Visa", verhindert CA Risk Analytics Kreditkartenbetrug bei Distanzzahlungen in Echtzeit bereits während des Bezahlprozesses.
"Es gibt eine erhöhte Marktnachfrage für fortschrittliche Betrugsermittlungsstrategien bei Distanzzahlungen die über den reinen Vergleich einer Transaktion mit etablierten Betrugsindikatoren hinausgehen", erläutert Revathi Subramanian, Senior Vice President, Data Science von CA Technologies. "CA Risk Analytics berücksichtigt sowohl Betrugsmuster als auch legitimes Transaktionsverhalten und überprüft die zentral beteiligten Parameter wie Karte und Gerät. Es analysiert das Risiko des Betrugs durch fortschrittliche maschinelle Lernverfahren, um legitimes Verhalten dieser Parameter, als auch das Betrugsrisiko in Bezug auf abweichende Verhaltensmuster zu verstehen. Das Resultat ist eine genauere Prüfung, welche Transaktion authentifiziert werden kann und hilft so dabei, Betrug bei Distanzzahlungen zu reduzieren."
Das neue CA Risk Analytics verfügt über folgende Schlüsselfunktionen:
>> Erhöhte Flexibilität und Kontrolle für Kartenemittenten. Kartenemittenten können schnell Bewertungsmodelle und Punktegrenzen verändern dieses ermöglicht ihnen mehr Kontrolle über ihr Geschäftsmodell. Eine Anpassung an das aktuelle Marktgeschehen sowie bessere Möglichkeiten Fluktuationen von Mitarbeitern zu begegnen, sind jederzeit möglich. Besondere Vorkommnisse welche eine höhere oder niedrigere Anzahl von Transaktionen benötigen und diese nach Risiko ranken, können dabei berücksichtigt werden. Kartenemittenten müssen sich nicht mehr allein auf die Kontrollmöglichkeiten von Verkäufern verlassen.
>> Weniger Betrug sowie Ertrags- und Kostenverbesserungen. Die auf neuralen Netzwerken basierenden Authentifizierungsmodelle von CA Risk Analytics helfen dabei, betrügerische und legitime Transaktionen besser zu unterscheiden. Dies hilft Betrug zu reduzieren und Erträge zu steigern. Eine bessere Genauigkeit hilft zudem, die Kosten der Transaktionsanalysen schlank zu halten.
>> Bessere Kundenerfahrung. Die CA Risk Analytics Modelle erkennen besser und genauer legitimes Kundenverhalten. Daher ist es nicht notwendig den Kunden mit zusätzlichen Hürden bei der Identitätsauthentifizierung zu verärgern.
"Die Vergangenheit zeigt, dass bei dem weiteren Fortschritt der globalen Nutzung der EMV-Norm für Karten und die zunehmende Verteilung von Chip- und Pin-Karten zu einem Betrugszuwachs bei Distanzzahlungen führen wird", erläutert Doc Vaidhyanathan, Vice President, Product Management von CA Technologies. Kartenemittenten und Händler möchten eine Lösung, die eine bessere Betrugsermittlung ermöglicht, ohne dabei den Kunden zu verärgern. CA Risk Analytics mit seinem leistungsstarken und konfigurierbarem Authentifizierungsmodell, basierend auf neutralen Netzwerken. Damit wird eine Zero-Touch-Betrugsbekämpfung ermöglicht, Vertrauen erhöht und der Onlineeinkauf vereinfacht." (CA Technologies: ra)
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