Caratteristiche principali

Creato per garantire operatività 24/7 e disponibilità del 99,999%

Safer Payments viene di solito implementato come cluster composto da tre istanze. Ogni istanza è in grado di eseguire in modo indipendente il volume di produzione completo e, insieme, esse replicano automaticamente tutti i dati. Questa "tripla ridondanza" garantisce la continuità delle operazioni, anche se un'istanza, un server o un intero data center dovesse smettere di funzionare. Consente, inoltre, la manutenzione di software e hardware senza alcuna interruzione della produzione.

Scalabilità orizzontale e verticale

Grazie all'architettura a cluster e a tecniche di programmazione parallela, i server commerciali multi-core vengono utilizzati con la massima efficienza. Anche i core Intel Xeon di fascia bassa elaborano oltre 1000 transazioni al secondo. I nostri clienti gestiscono un picco di volume che arriva fino a 12.000 transazioni al secondo con Safer Payments (transazioni finanziarie e non finanziarie).

Configurabilità completa

Tutti gli aspetti di Safer Payments si possono configurare completamente utilizzando la sua interfaccia utente Web. Questa configurazione include gli strumenti di pagamento, i flussi di dati, il dizionario dei dati del modello e gli effettivi modelli di rilevamento. In questo modo, saranno possibili tempi di implementazione brevissimi (da 3 a 6 mesi normalmente), poiché Safer Payments è configurato in base all'ambiente esistente e non viceversa.

API e microservizi completamente accessibili

Utilizzato come microservizio, tutte le funzioni di Safer Payments sono accessibili dall'esterno tramite https, consentendo a qualsiasi altro sistema o ambiente di programmazione di accedere a qualunque funzione di Safer Payments e personalizzarla. Questo consente ai data scientist di utilizzare i loro framework preferiti per la creazione di modelli di machine learning e di runtime, anche open source, in Safer Payments.

Volantino del prodotto

Leggi la brochure

Casi di studio

Immagine del caso di studio

Protezione di un'intera nazione dalle frodi nei pagamenti.

STET, Paris
Leggi il caso di studio
Immagine del caso di studio

Prevenzione delle frodi multi-canale in uno switch di pagamento

Indue, Brisbane
Leggi il caso di studio

In che modo viene utilizzato dai clienti

  • Prevenzione delle frodi nei pagamenti in tempo reale

    Prevenzione delle frodi nei pagamenti in tempo reale

    Problema

    I pagamenti in tempo reale sono transazioni a basso margine e alto rischio, con pochi elementi di dati descrittivi. I criminali strutturano i pagamenti e lanciano un attacco 'smurf' tramite falsi account per mascherare il flusso di denaro.

    Soluzione

    Abbiamo sviluppato una "creazione di profili peer" che crea il profilo di ogni esecutore e beneficiario di un pagamento come sia mittente che destinatario di pagamenti in passato. In questo modo Safer Payments è in grado di ricostruire il vero flusso del denaro in tempo reale.

  • Fabbrica di modelli

    Fabbrica di modelli

    Problema

    Nessuna tecnica di machine learning o intelligenza artificiale sarà in grado di rilevare tutti i tipi di frode. È stato dimostrato dalla data science ed è esperienza dei nostri clienti e specialisti, che solo una combinazione di tecniche può essere efficiente.

    Soluzione

    Per abilitare la combinazione delle tecniche di data science nidificate, abbiamo creato il concetto di "fabbrica di modelli". Tale concetto consente agli utenti di Safer Payments di scegliere la combinazione di tecniche più adatta a risolvere il loro problema di frode.

  • Online e Mobile Banking

    Online e Mobile Banking

    Problema

    La maggior parte delle transazioni da account ad account si trasformeranno in pagamenti immediati nel prossimo decennio. Dal momento che il canale digitale è il principale punto di inizio per transazioni di questo genere, dovrà essere protetto con il livello massimo di sicurezza da interventi fraudolenti.

    Soluzione

    Safer Payments usa dati che vengono dalla sessione effettiva di online/mobile banking. Il canale è protetto da una funzione integrata di identificazione del dispositivo, con creazione del profilo di comportamento del dispositivo, un database con la reputazione dei dispositivi e il riconoscimento di parametri biometrici.

  • Utilizza data science open source

    Utilizza data science open source

    Problema

    Quando si partecipa ad un'innovazione rivoluzionaria che deriva dal movimento di data science open source, si desidera essere completamente liberi nella propria scelta della tecnologia e degli strumenti per la creazione di modelli.

    Soluzione

    Safer Payments è la piattaforma di data science 'più open source' per la prevenzione delle frodi nei pagamenti attualmente disponibile sul mercato. È possibile esportare ed importare modelli in formato PMML portabile e inserire modelli o estrazioni di funzioni come codice Python.

  • Configurazione multi-tenant e multi-canale

    Configurazione multi-tenant e multi-canale

    Problema

    Molti dei nostri clienti stanno elaborando più portafogli dello stesso strumento di pagamento e/o molteplici canali.

    Soluzione

    Safer Payments fornisce una configurazione multi-tenant gerarchica. In questo modo, sarà possibile gestire con efficienza centinaia di tenant differenti, ognuno con i propri dati e la propria personalizzazione. L'ereditarietà consente inoltre di mantenere modelli e configurazioni "centrali".

Dettagli tecnici

Requisiti hardware

Si esegue su server commerciali (x86). Fisici o virtuali. Tre server consigliati per tripla ridondanza. Il dimensionamento dipende dal volume di dati e dai periodi di conservazione.

    Requisiti software

    Si esegue su qualsiasi sistema operativo Linux essenziale (si consiglia Red Hat Enterprise Linux). Si installa sul sistema operativo o come contenitore Docker. Database in tempo reale, server delle applicazioni e livello di replica tutti completamente incorporati nel prodotto. Non è richiesto alcun componente di terze parti.

      Specifiche tecniche

      Per offrire prestazioni di tali dimensioni, Safer Payments utilizza elaborazione ad elevato parallelismo—i calcoli critici si adattano in modo lineare al numero di core di CPU disponibili. IBM Safer Payments è scritto in C/C++, il linguaggio di programmazione scelto per qualsiasi applicazione che richieda prestazioni elevate.

        Visualizza un elenco completo di specifiche tecniche