Características principales

Diseñado para ofrecer un funcionamiento 24/7 y una disponibilidad de 99,999%

Safer Payments normalmente se implementa como un clúster de tres instancias. Cada instancia es capaz de ejecutar todo el volumen de producción de forma independiente y juntas replican automáticamente todos los datos. Esta "triple redundancia" garantiza las operaciones continuas incluso si falla una instancia, un servidor o todo un centro de datos. También facilita el mantenimiento de hardware y software sin interrumpir la producción.

Escalabilidad horizontal y vertical

Aplicando una arquitectura en clúster y técnicas de programación en paralelo, los servidores genéricos multinúcleo se utilizan de la forma más eficiente. Incluso los núcleos Intel Xeon de gama baja ofrecen más de 1000 transacciones por segundo. Nuestros clientes trabajan con hasta 12.000 transacciones por segundo en picos de volumen sostenidos con Safer Payments (transacciones financieras y no financieras).

Configurabilidad completa

Todos los aspectos de Safer Payments son completamente configurables desde su interfaz de usuario web, incluyendo los instrumentos de pago, las secuencias de datos, el diccionario de datos de modelo y los modelos de detección reales. Esto habilita un tiempo de implementación muy breve (de 3 a 6 meses normalmente), ya que Safer Payments se configura de acuerdo con el entorno existente y no al revés.

API y microservicios completamente accesibles

Utilizadas como microservicios, todas las funciones de Safer Payments son accesibles desde fuera a través de https, permitiendo que cualquier otro sistema o entorno de programación acceda y personalice cualquiera de las funciones de Safer Payments. De esta manera, los científicos de datos pueden aplicar los modelos de machine learning e infraestructuras de ejecución que prefieran, incluyendo el código abierto, a Safer Payments.

Folleto del producto

Lea el folleto

Casos de éxito de clientes

Caso de estudio de imagen

Protección de todo un país ante el fraude en los pagos

STET, Paris
Lea el caso de éxito
Caso de estudio de imagen

Prevención de fraudes multicanal en una pasarela de pago

Indue, Brisbane
Lea el caso de éxito

Cómo lo utilizan otros clientes

  • Prevención de fraudes en los pagos en tiempo real

    Prevención de fraudes en los pagos en tiempo real

    Problema

    Los pagos en tiempo real son transacciones de alto riesgo y poco margen, con pocos elementos de datos descriptivos. Los delincuentes estructuran los datos y los fraccionan en pagos más pequeños ('smurf') a través de cuentas mula para ocultar el flujo de dinero.

    Solución

    Hemos desarrollado "peer profiling", que genera perfiles de cada originador y beneficiario de un pago, como remitente y destinatario de pagos respectivamente en el pasado. Esto permite a Safer Payments reconstruir el flujo de dinero en tiempo real.

  • Fábrica de modelos

    Fábrica de modelos

    Problema

    Ninguna técnica de machine learning ni inteligencia artificial es capaz de detectar todos los tipos de fraude. Se ha demostrado en la ciencia de datos, y es la experiencia de nuestros clientes y especialistas, que el único método eficiente es una combinación de técnicas.

    Solución

    Para habilitar la combinación de las técnicas de ciencia de datos anidadas, hemos creado el concepto de "fábrica de modelos", que permite a los usuarios de Safer Payments elegir la combinación de técnicas más adecuada para resolver su problema de fraude.

  • Banca online y móvil

    Banca online y móvil

    Problema

    La mayoría de las transacciones entre cuentas se migrarán al sistema de pagos inmediatos en la próxima década. Como el canal digital es el principal punto de iniciación de estas transacciones, debe reforzarse para garantizar la máxima protección ante manipulaciones fraudulentas.

    Solución

    Safer Payments utiliza los datos procedentes de la sesión en la banca online/móvil. Una funcionalidad de identificación de dispositivos integrada, con creación de perfiles de comportamiento y una base de datos de reputación del dispositivo, así como el reconocimiento de parámetros biométricos, refuerza este canal.

  • Utilice la ciencia de datos de código abierto

    Utilice la ciencia de datos de código abierto

    Problema

    Si está participando en la innovación revolucionaria que surge a partir del movimiento de la ciencia de datos de código abierto, querrá total libertad a la hora de elegir la tecnología y las herramientas de modelado.

    Solución

    Safer Payments es la plataforma de ciencia de datos 'más abierta' para la prevención de fraudes en los pagos actualmente disponible en el mercado. Le permite exportar e importar modelos en el formato PMML portátil e ingerir modelos o extracciones de características como código Python.

  • Configuración multitenencia y multicanal

    Configuración multitenencia y multicanal

    Problema

    Muchos de nuestros clientes están procesando varios portfolios del mismo instrumento de pago y/o diferentes canales de pago.

    Solución

    Safer Payments proporciona multitenencia jerárquica, lo que permite gestionar eficientemente cientos de arrendatarios distintos, cada uno con sus propios datos y personalización. La herencia también permite mantener configuraciones y modelos "centrales".

Detalles técnicos

Requisitos de hardware

Se ejecuta en servidores genéricos (x86). Físicos o virtuales. Se recomiendan tres servidores para triple redundancia. El dimensionamiento depende de los volúmenes de datos y los períodos de retención.

    Requisitos de software

    Se ejecuta en cualquier sistema operativo Linux (se recomienda Red Hat Enterprise Linux). Se instala en el sistema operativo o como contenedor Docker. La base de datos en tiempo real, el servidor de aplicaciones y la capa de réplica se integran completamente en el producto. No se requiere ningún componente de terceros.

      Especificaciones técnicas

      Para ofrecer un rendimiento de esta magnitud, Safer Payments utiliza computación masiva en paralelo—los cálculos críticos se escalan de forma lineal con el número de núcleos de CPU disponibles. IBM Safer Payments se escribe en C/C++, el lenguaje de programación predilecto para cualquier aplicación que requiera un rendimiento masivo.

        Consulte una lista completa de especificaciones técnicas