개요

이점

주목할 기능

데이터 사이언스 혁신에 참여

Safer Payments는 비즈니스 성과를 지속적으로 모니터하고 의사결정 모델을 최신의 수정된 사기 패턴에 맞게 조정할 수 있는 툴을 제공합니다.

차세대 접근 방식

임의의 벤더 또는 오픈 소스에서 보다 교묘한 사기범에 이르기까지 데이터 사이언스, 머신 러닝 또는 인공지능 기술을 사용할 수 있도록 합니다.

모든 채널 솔루션

카드, 온라인 뱅킹 및 실시간 지불을 보호하기 위한 특정 기능을 포함합니다. 프로파일 동작 및 지불은 보다 낮은 거짓 양성과 절감된 사기 손실을 위해 모든 채널 간에 이동합니다.

자유로운 구성 가능

IBM Safer Payments의 모든 것은 손쉽게 구성이 가능합니다. 고객 데이터 모델에 대해 완벽하게 적응합니다. 새 데이터 피드를 분 단위로 구성할 수 있습니다.

자체 모델 가져오기

선호하는 툴을 사용하여 신경망, 랜덤 포레스트, 의사결정 트리 및 회귀를 빌드합니다. 최상의 각 모델링 기술을 활용할 수 있도록 서로 다른 유형의 모델을 앙상블로 결합합니다.

인메모리 NoSQL 데이터베이스

특수 제작된 듀얼 액세스 데이터베이스 기술은 상용 하드웨어 및 임의의 클라우드 환경에서 실행되는 초당 수천 건 트랜잭션의 최대 성능을 제공합니다.

활용 방법

실시간 지불 사기 방지

발행자 및 수취인 지불 프로파일 그래픽 차트

실시간 지불 사기 방지

범죄자들은 지불을 구성하고 위장 계정을 통해 이의 "돈세탁"을 수행함으로써 돈의 흐름을 위장합니다. Safer Payments은 각각의 지불 발행자 및 수혜자를 과거의 지불 발행자 및 수취인 모두로 프로파일링합니다.

모델 팩토리

데이터 사이언스 기술 그래픽 차트

모델 팩토리

최상의 데이터 사이언스 기술의 결합이 가능하도록, 당사는 "모델 팩토리" 개념을 구축했습니다. 이를 통해 Safer Payments 사용자는 자체 사기 문제의 해결에 최적인 기술들의 조합을 선택할 수 있습니다.

온라인 및 모바일 뱅킹

디바이스 ID 기능 그래픽 차트

온라인 및 모바일 뱅킹

Safer Payments는 실제 온라인 및 모바일 뱅킹 세션의 데이터를 사용합니다. 디바이스 작동 프로파일링과 디바이스 평판 데이터베이스 및 생체 인식 매개변수 인식의 내장 디바이스 ID 기능은 이 채널을 강화합니다.

오픈 소스 데이터 사이언스 활용

개방형 소프트웨어 그래픽 차트

오픈 소스 데이터 사이언스 활용

Safer Payments는 시장에서 현재 사용 가능한 지불 사기 방지를 위한 최상의 개방형 데이터 사이언스 플랫폼입니다. 포터블 PMML 형식으로 모델을 내보내고 가져오며, Python 코드로 모델 또는 기능 추출을 수집합니다.

다중 소유 및 다중 채널

다중 소유 계층형 그래픽 차트

다중 소유 및 다중 채널

Safer Payments는 계층형 다중 소유를 제공합니다. 이는 각각 커스터마이징된 수백의 테넌트를 효율적으로 관리합니다. 상속은 중앙의 모델 및 구성에 대한 유지보수를 허용합니다.

사용 후기

공지사항

주요 리소스

솔루션 개요

IBM Safer Payments: 이제는 보다 나은 접근 방법이 필요한 시점입니다.

관련 백서

모든 지불 채널에서 사기를 방지합니다.

기술 백서

IBM Safer Payments 아키텍처 및 이의 기반 기술에 대해 알아봅니다.

고객 사례

FIS는 실시간 지불을 보호하기 위해 IBM Safer Payments를 사용합니다.

STET - 사례 연구

프랑스 국가 지불 스위치에서 1년에 USD 115백만을 절감했습니다.

Volt 공지사항

호주의 네오뱅크 Volt는 IBM Safer Payments를 온라인 뱅킹 플랫폼에 도입했습니다.

기타 리소스

동영상

FIS가 금융 범죄에 대처하는 방법

IBM Safer Payments를 사용하여 실시간 지불을 보호합니다.

호주에서 사기에 대처

IBM이 즉시 지불의 보호를 어떻게 지원하지 알아봅니다.

IBM Safer Payments 소개

다음은 지불 사기에 대응할 수 있는 방법입니다.

캐나다에서 지불 보호

실시간 지불을 위한 사기 방지를 살펴봅니다.

사기에 대처하는 코그너티브 컴퓨팅

이 웨비나는 AI가 어떻게 지불을 보호할 수 있는지를 설명합니다.

웨비나 – 기업 리스크 및 사기 감지

뉴질랜드 은행과의 노변한담을 통해 사기로부터 지불을 보호하는 방법을 알아봅니다.

기술을 사용하여 지불 보호

SIBOS London에서 이 인터뷰를 시청합니다.

BNZ가 고객을 보호하는 방법

120만 고객들이 마찰 없는 지불 서비스와 보다 강화된 보안을 어떻게 마음껏 이용하는지에 대한 BNZ의 설명을 듣습니다.

블로그

(다른) 상을 수상한 IBM

Risk.net의 "올해의 금융 범죄 제품" 관련 자료를 읽습니다.

AI가 실시간 지불 사기의 방지를 지원하는 방법

Indue가 비용 효율적인 사기 감지를 통해 어떻게 효율성을 추진하는지 알아봅니다.

IBM Watson이 Borgun의 국제적 성장을 지원하는 방법

Borgun이 IBM Safer Payments를 사용하여 어떻게 비용을 절감하고 사기 모니터링을 스케일링하는지 알아봅니다.

사례연구

Indue

이들은 자체 금융 범죄 서비스를 재창조 중입니다.

뉴질랜드 은행

IBM은 사기를 줄이기 위한 솔루션과 전문 지식을 제공합니다.

FIS

FIS가 IBM Safer Payments 솔루션을 어떻게 통합했는지 알아봅니다.

카타르 국제 이슬람 은행

QIIB가 왜 IBM Safer Payments를 신뢰하는지 알아봅니다.

보고서

Forrester '총 경제적 영향' 보고서

IBM Safer Payments를 통해 제공되는 비용 절감 및 비즈니스 이점

Forrester '총 경제적 효과' 인포그래픽

IBM Safer Payments를 통해 제공되는 비용 절감 및 비즈니스 이점

FIS '계속 진화하는 사기범들' 인포그래픽

사기범들은 전자 지불 무대를 부당하게 이용하기 위해 점점 더 정교하고 조직화된 방법을 사용하고 있습니다.

시작 준비

당사 전문가와의 상담을 예약하여 자체 리스크 및 규제 준수 프로그램을 개선하세요.