概述

优点

功能聚焦

加入数据科学革命

Safer Payments 提供持续监控业务绩效的工具,并根据新兴和改进的欺诈模式调整决策模型。

下一代方法

让您能够使用任何数据科学、机器学习或人工智能技术——从任何供应商或开放式源代码到比欺诈者更智高一筹。

全渠道解决方案

包含保护银行卡、网上银行和实时支付的特定功能。 通过所有渠道扼要描述行为和支付流程,以减少误报和欺诈损失。

可自由配置

IBM Safer Payments 中的一切都很容易配置。 完全适应客户数据模型。 可以在几分钟内配置新的数据订阅源。

自带模型

使用您偏好的工具构建神经网络、随机森林、决策树和回归分析。 将不同类型的模型组合成整体,以充分利用每种建模技术的优点。

内存 NoSQL 数据库

目的构建的双访问数据库技术可以在商品硬件和任何云环境上提供每秒数千次事务的峰值性能。

使用方法

实时支付欺诈预防

发送方和接收方支付概要文件图形图表

实时支付欺诈预防

罪犯结构支付并通过驴子账户“拆分”来掩盖资金流动。 Safer Payments 将每个付款发起方和受益方作为过去付款的发送方和接收方。

模型工厂

数据科学技术图形图表

模型工厂

为实现最佳数据科学技术的结合,我们创建了 " 模型工厂" 的概念. 它支持 Safer Payments 用户挑选最适合解决其欺诈问题的技术组合。

在线和移动银行

设备标识功能图形图表

在线和移动银行

Safer Payments 使用来自实际在线和移动银行会话的数据。 内置设备标识功能,具有设备行为概要分析,设备声誉数据库和生物测定参数识别强化了这一通道。

利用开放式源代码数据科学

打开软件图形图表

利用开放式源代码数据科学

Safer Payments 是目前市场上最开放的支付欺诈预防的数据科学平台。 以便携式 PMML 格式导出和导入模型,并摄取模型或特征提取为 Python 代码。

多租户和多渠道

多租户分层图形图表

多租户和多渠道

Safer Payments 提供分层多租户。 它有效地管理数以百计的租户,每位都是专属定制。 继承允许维护中央模型和配置。

客户评价

声明

特色资源

解决方案简介

IBM Safer Payments: 现在是时候采取更好的办法了。

白皮书

预防所有支付渠道的欺诈

技术白皮书

了解 IBM Safer Payments 体系结构及其潜层技术

客户证明书

FIS 使用 IBM Safer Payments 保护实时支付

STET - 客户案例

通过法国全国支付开关,每年可节省 1.15 亿美元。

Volt 声明

澳大利亚新银行 Volt 采用 IBM Safer Payments 进入网上银行平台

更多资源

视频

FIS 如何打击金融犯罪

使用 IBM Safer Payments 保护实时支付。

澳洲打击诈骗

了解 IBM 如何帮助保护即时支付。

IBM Safer Payments 简介

这就是它对抗支付欺诈的方式。

在加拿大保护支付

查看欺诈预防实时支付。

认知计算对抗欺诈

此网络研讨会说明 AI 如何保护支付。

网络研讨会 - 企业风险和欺诈检测

如何保护支付免遭欺诈,与新西兰银行进行炉边谈话。

使用技术来保护支付

观看此来自 SIBOS 伦敦的采访。

BNZ 如何保护客户

从 BNZ 了解到其 120 万客户如何享受顺畅支付服务,并提高安全性。

博客

IBM 赢得 ( 其他 ) 奖项

阅读 Risk.net 的 " 年度金融犯罪产品 "。

AI 如何帮助阻止实时支付欺诈

了解 Indue 如何通过成本有效的欺诈检测提高效率。

IBM Watson 如何支持 Borgun 的国际增长

了解 Borgun 如何通过 IBM Safer Payments 降低成本、扩展欺诈监控。

成功案例

Indue

他们正在重塑其金融犯罪服务。

新西兰银行

IBM 带来解决方案和专业知识以减少欺诈。

FIS

了解 FIS 如何集成 IBM Safer Payments 解决方案。

卡塔尔国际伊斯兰银行

了解 QIIB 为何信任 IBM Safer Payments。

报告

Forrester "总体经济影响 " 报告

IBM Safer Payments 实现的成本节约和业务收益

Forrester "总体经济影响 " 信息图

IBM Safer Payments 实现的成本节约和业务收益

FIS 的 “欺诈者继续进化”信息图

欺诈者正在采用越来越复杂和有组织的方法来利用电子支付领域。

您是否已准备好迈出第一步?

通过安排与我们某位专家进行协商,改进您的风险和合规性程序。