Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Gracias.

El formulario se ha enviado correctamente.
Encontrará más información en su buzón.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2000+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Oprogramowanie open-source do wykrywania oszustw finansowych: obniżenie kosztów ogólnych przy zachowaniu jakości

En 2009, "The Office" emitió un episodio que puso de relieve una cuestión interesante. Tras la boda de Jim y Pam, el dúo se embarcó en su esperada luna de miel. Mientras tanto, en la oficina, Kevin ocupaba la mesa de Jim y acababa interceptando una llamada de la compañía de la tarjeta de crédito. Estaban verificando transacciones realizadas en Puerto Rico, creyendo que era Jim quien estaba al teléfono. En un intento de encubrir a Jim, Kevin confirmó la actividad, pero el malentendido llevó a la compañía de la tarjeta de crédito a desactivar la tarjeta de Jim. Este escenario, aunque representado para reírse en una comedia de situación, reflejaba sutilmente los retos del mundo real a los que se enfrentan particulares y empresas a la hora de salvaguardar sus fondos y enfrentarse al fraude.

Od tego czasu wiele się zmieniło, ale fundamentalny trend pozostał niezmieniony. W miarę jak systemy antyfraudowe stają się coraz bardziej zaawansowane i odporne na przyszłe zagrożenia, taktyki intruzów, mające na celu naruszanie środowisk bankowych i pozyskiwanie cennych danych, stają się coraz trudniejsze do zrozumienia. 

A primera vista, puede parecer que la única forma de proteger los activos digitales de la piratería es invertir en soluciones digitales personalizadas y multimillonarias que requieren un equipo de proyecto dedicado y un presupuesto sólido. Afortunadamente, la naturaleza de código abierto puede salvar drásticamente a los bancos, permitiendo mecanismos de defensa rentables, resistentes y escalables que se adaptan proactivamente en tiempo real para contrarrestar las sofisticadas estrategias de los defraudadores.

Ryzyko oszustwa

Szacuje się, że oszustwa płatnicze będą nadal rosły, osiągając prognozowany koszt 40,62 miliarda dolarów do 2027 roku.

Źródło: Instytut Finansów Międzynarodowych

Zwalczanie oszustw cyfrowych: zrozumienie podstaw

Zazwyczaj open-source oprogramowania open-source do wykrywania oszustw finansowych wykorzystuje silniki oparte na regułach i uczeniu maszynowym (ML) do identyfikowania i ograniczania nieuczciwych działań. Oba mają wyraźne zalety, odpowiednie dla różnych firm FinTech w zależności od ich specyficznych wymagań i charakteru danych.

Silnik oparty na regułach działa w oparciu o zestaw predefiniowanych kryteriów lub reguł ustanowionych poprzez analizę typowych wzorców i taktyk stosowanych w nieuczciwych działaniach. Metodycznie analizuje transakcje i działania, wyszukując wszelkie przypadki, które są zgodne z ustalonym zestawem reguł. Po zidentyfikowaniu transakcji, która spełnia te kryteria, system oznacza ją do dodatkowej analizy lub automatycznie blokuje. To podejście do wykrywania oszustw może być szybko wdrożone, ponieważ opiera się na predefiniowanych regułach, a nie wymaga obszernych danych szkoleniowych, co ma szczególne zastosowanie w silnikach ML. Algorytmy oparte na regułach są szczególnie skuteczne dla firm FinTech z dobrze zdefiniowanymi, spójnymi wzorcami transakcji i jasnym zrozumieniem typów oszustw, na które są najbardziej podatne.

Silniki uczenia maszynowego wykorzystują zaawansowane algorytmy, które uczą się i ewoluują na podstawie danych, identyfikując potencjalne oszustwa w sposób adaptacyjny i dynamiczny. W przeciwieństwie do statycznych systemów opartych na regułach, silniki ML wyróżniają się zdolnością do odkrywania i dostosowywania się do nowych, wyrafinowanych wzorców oszustw poprzez ciągłą analizę transakcji w czasie rzeczywistym. Ten stały proces uczenia się pozwala na wykrywanie oszustw, które odbiegają od znanych wzorców i zapewnia, że system pozostaje skuteczny w dłuższej perspektywie. Sukces silników ML zależy jednak od dostępu do obszernych zbiorów danych, ponieważ ich zakres i głębokość bezpośrednio wpływają na dokładność i niezawodność modeli. Podejście to jest szczególnie odpowiednie dla firm FinTech z dużą ilością i różnorodnością transakcji, gdzie konwencjonalne schematy oparte na regułach mogą przeoczyć wyrafinowane oszustwa.

Silnik oparty na regułach działa w oparciu o zestaw predefiniowanych kryteriów lub reguł ustanowionych poprzez analizę typowych wzorców i taktyk stosowanych w nieuczciwych działaniach. Metodycznie analizuje transakcje i działania, wyszukując wszelkie przypadki, które są zgodne z ustalonym zestawem reguł. Po zidentyfikowaniu transakcji, która spełnia te kryteria, system oznacza ją do dodatkowej analizy lub automatycznie blokuje. To podejście do wykrywania oszustw może być szybko wdrożone, ponieważ opiera się na predefiniowanych regułach, a nie wymaga obszernych danych szkoleniowych, co ma szczególne zastosowanie w silnikach ML. Algorytmy oparte na regułach są szczególnie skuteczne dla firm FinTech z dobrze zdefiniowanymi, spójnymi wzorcami transakcji i jasnym zrozumieniem typów oszustw, na które są najbardziej podatne.

Silniki uczenia maszynowego wykorzystują zaawansowane algorytmy, które uczą się i ewoluują na podstawie danych, identyfikując potencjalne oszustwa w sposób adaptacyjny i dynamiczny. W przeciwieństwie do statycznych systemów opartych na regułach, silniki ML wyróżniają się zdolnością do odkrywania i dostosowywania się do nowych, wyrafinowanych wzorców oszustw poprzez ciągłą analizę transakcji w czasie rzeczywistym. Ten stały proces uczenia się pozwala na wykrywanie oszustw, które odbiegają od znanych wzorców i zapewnia, że system pozostaje skuteczny w dłuższej perspektywie. Sukces silników ML zależy jednak od dostępu do obszernych zbiorów danych, ponieważ ich zakres i głębokość bezpośrednio wpływają na dokładność i niezawodność modeli. Podejście to jest szczególnie odpowiednie dla firm FinTech z dużą ilością i różnorodnością transakcji, gdzie konwencjonalne schematy oparte na regułach mogą przeoczyć wyrafinowane oszustwa.

Przedstawiamy InnoFort: oprogramowanie open-source do wykrywania oszustw finansowych typu white-label od Innowise

Innovadora, experta y reputada, Innowise ha equipado a empresas con docenas de soluciones de banca digital y FinTech. Hemos acumulado una gran experiencia en la materia, lo que nos posiciona como líderes en la comprensión y resolución de los retos específicos de las empresas FinTech. Nuestro compromiso con la excelencia operativa nos ha llevado a desarrollar InnoFort. Esta solución oprogramowanie do wykrywania oszustw bankowych łączy precyzję silników opartych na regułach z adaptacyjną inteligencją ML, od gromadzenia danych transakcyjnych po uruchamianie działań prewencyjnych.

Przechwytywanie danych

Nasz zespół projektowy wykorzystał zaawansowane możliwości integracji, aby płynnie gromadzić dane z wielu źródeł, w tym platform transakcji online, systemów bankowych, punktów interakcji z klientami i bramek płatniczych. Skrupulatnie rejestrowaliśmy każdy szczegół, od kwot, dat i godzin transakcji po bardziej szczegółowe dane, takie jak metody płatności, lokalizacje geograficzne, adresy IP i identyfikatory urządzeń. Nasi programiści dodatkowo wzbogacili InnoFort o zaawansowane techniki, takie jak analiza behawioralna, która monitorowała wzorce interakcji użytkowników. Ponadto dodaliśmy funkcję śledzenia geolokalizacji, która zapewniała kontekst fizycznej lokalizacji transakcji, umożliwiając InnoFort oznaczanie działań w nietypowych lub obarczonych wysokim ryzykiem obszarach.

Język specyficzny dla domeny (DSL)

Tras la recogida de datos, el siguiente paso consistió en analizarlos en función de un conjunto de reglas predefinidas. Estas reglas se crearon utilizando un lenguaje específico del dominio (DSL) diseñado para expresar la compleja lógica de la detección del fraude de una forma que fuera a la vez potente y comprensible para los no programadores, como los analistas del fraude. Con el DSL, podían crear intrincados patrones de comportamiento y anomalías en las transacciones que indicaban un posible fraude, como la frecuencia de las transacciones, los importes irregulares y los cambios repentinos de comportamiento. Además, a medida que surgían nuevas tendencias de estafa, nuestros especialistas actualizaban y desplegaban inmediatamente nuevas reglas antifraude, garantizando que InnoFort evolucionara en tiempo real con el cambiante panorama de las ciberamenazas. Esto mejoró la resistencia del sistema frente a nuevas tácticas de fraude y redujo significativamente la latencia entre la identificación de la amenaza y la respuesta.

Ocena ryzyka oszustw transakcyjnych

Una vez analizada una transacción en función del conjunto de reglas, se le asigna una puntuación de fraude para distinguirla de las operaciones bancarias habituales y activar las acciones apropiadas cuando surja un patrón de riesgo. Esta puntuación cuantifica la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta en función de los parámetros establecidos en las reglas DSL. Las transacciones que superan un umbral predefinido se consideran de alto riesgo y se rechazan automáticamente o se ponen en cola para su revisión manual. Y lo que es más importante, nuestro equipo de proyecto se aseguró de que este umbral no fuera estático, sino que pudiera ajustarse para reflejar la evolución del apetito de riesgo y el panorama de fraude de la entidad financiera. Aprovechando los algoritmos de aprendizaje automático, InnoFort refinó continuamente sus criterios de puntuación basándose en nuevos datos, tendencias de fraude y comentarios del proceso de revisión. Esto garantizó que el mecanismo de detección fuera cada vez más preciso con el paso del tiempo, reduciendo los falsos positivos y mejorando su capacidad para identificar y mitigar de forma preventiva las transacciones fraudulentas.

Zaniepokojony ryzykiem hakowania i wycieku danych?

No deje que los defraudadores sean más listos que su empresa: actualícese hoy mismo a la inteligencia de fuente abierta

InnoFort: przypadki użycia w różnych domenach

Innowise zaprojektowało oprogramowanie open-source oprogramowania open-source do wykrywania oszustw finansowych InnoFort z myślą o elastyczności. Wykorzystaliśmy moc silników opartych na regułach i uczenia maszynowego, aby zabezpieczyć transakcje cyfrowe i interakcje w różnych sektorach. Oprócz ochrony środków przed hakowaniem i zapewnienia zgodności z regulacjami, InnoFort może być również wykorzystywany w innych działaniach wymagających identyfikacji naruszeń.

Bankowość i FinTech
Marketing cyfrowy i reklama
Filtrowanie zawartości

Jako oprogramowanie do wykrywania oszustw płatniczych, InnoFort identyfikuje nietypowe wzorce transakcji, oznacza podejrzane działania na koncie i weryfikuje tożsamość użytkowników, chroniąc zarówno podmioty finansowe, jak i ich klientów przed oszustwami cyfrowymi. Ponadto pomaga w zapewnieniu zgodności z przepisami, monitorując transakcje pod kątem działań, które mogą naruszać przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i znajomości klienta (KYC).

InnoFort może również chronić firmy przed spamem, blokując niechciane, często nieistotne lub nieodpowiednie treści, w tym wiadomości tekstowe, posty w mediach społecznościowych i komentarze na stronach internetowych. Jednocześnie zwalcza fałszywe wiadomości, które wydają się pochodzić z renomowanego źródła, często naśladując wygląd i sposób działania wiadomości e-mail od znanych organizacji, banków lub usług.

Zaawansowana technologia filtrowania treści InnoFort wykracza poza samą identyfikację i blokowanie obraźliwego języka w czatach i komentarzach. Automatycznie wykrywając i filtrując wulgaryzmy, wspiera bezpieczniejsze i bardziej integracyjne środowisko online, w którym uczestnicy mogą angażować się w przyjazny sposób. To proaktywne podejście zwiększa komfort użytkowania i utrzymuje standardy społeczności.

El software de detección de fraudes financieros de código abierto es una opción perfecta para las empresas que no disponen de grandes bolsillos pero que, aun así, se enfrentan al gran reto de hacer frente a las estafas. Las soluciones de código abierto ofrecen lo mejor de ambos mundos: son asequibles para quienes tienen cuidado con sus gastos, pero lo bastante potentes para disuadir a los defraudadores. La comunidad que las respalda las hace sobresalir, mejorando y actualizando constantemente el software. Esto significa que incluso las pequeñas empresas pueden luchar contra el fraude sin arruinarse.

Aleksander Niemcow

Kierownik ds. dostaw i ekspert FinTech w Innowise

Wyzwania, które napotkaliśmy podczas opracowywania InnoFort

Tworzenie oprogramowania open-source do wykrywania oszustw finansowych przyniosło wyjątkowe wyzwania, zwłaszcza w kontekście równoważenia współpracy w projektach open-source z wymaganiami dotyczącymi wykrywania oszustw.

  • Etykietowanie dla uczenia maszynowego

Uno de los retos fundamentales a los que se enfrentaron nuestros especialistas a la hora de desplegar motores basados en ML para la detección de fraudes fue la necesidad de contar con datos etiquetados con precisión. El etiquetado consiste en identificar y marcar los puntos de datos como "buenos" (legítimos) o "malos" (fraudulentos), lo que es crucial para entrenar a los modelos de ML a reconocer patrones similares en futuras transacciones. Sin embargo, el etiquetado masivo no es factible en el software de detección de fraude actual debido a la complejidad de los datos y a la naturaleza matizada del fraude. El número de transacciones maliciosas suele ser una proporción muy pequeña de todas las transacciones financieras, y sus características varían mucho, lo que dificulta el etiquetado preciso de grandes conjuntos de datos.

  • Zaawansowane ataki typu fraud

A medida que evoluciona la tecnología, también lo hacen los métodos empleados por los defraudadores. Las nuevas herramientas y técnicas permiten a los delincuentes lanzar ataques fraudulentos difíciles de detectar que ponen en peligro la seguridad de los fondos digitales. Esta evolución constante supone un blanco móvil para los sistemas de detección del fraude, que requieren una adaptación y mejora continuas de los algoritmos. El software de código abierto añade otra capa de complejidad, ya que las actualizaciones y mejoras deben gestionarse de forma que se aprovechen las contribuciones de la comunidad y se garantice al mismo tiempo la integridad y eficacia del sistema. Mantenerse al día de estos avances requiere un enfoque proactivo para incorporar nuevas metodologías de detección, vigilar las nuevas tendencias de fraude e integrar tecnologías de vanguardia.

  • Tendencja do zachowania poufności

Muchos clientes, especialmente en el sector financiero, prefieren mantener la confidencialidad de sus algoritmos de detección del fraude. Esta preferencia supone un reto para los proyectos de código abierto, que prosperan gracias a la transparencia y a la información compartida. El dilema surge de la necesidad de equilibrar la ética del código abierto con la demanda de privacidad y seguridad de los clientes. A los clientes les preocupa que la divulgación de sus estrategias de detección del fraude pueda proporcionar a los defraudadores información sobre cómo eludir estas medidas. Para responder a esta preocupación es necesario desarrollar un marco que permita a los clientes beneficiarse de los avances colectivos de las soluciones de código abierto, manteniendo al mismo tiempo la confidencialidad de sus aplicaciones específicas.

Tnij koszty, a nie zakręty – zainwestuj w wykrywanie oszustw typu open source.

Wybierz InnoFort, aby uzyskać niedrogie rozwiązanie white-label z przełomową funkcjonalnością.

Podsumowanie

Innowise stworzyło oprogramowanie do wykrywania oszustw typu white-label open-source, które łączy solidne, dynamiczne możliwości silników opartych na regułach i uczeniu maszynowym, oferując niezrównany mechanizm obrony przed oszustwami. Nasi inżynierowie opracowali InnoFort nie tylko po to, aby nadążyć, ale aby wyprzedzać intruzów o kilka kroków, zapewniając, że operacje finansowe są chronione przed nawet najbardziej zaawansowanymi zagrożeniami, bez kompromisów w zakresie jakości i możliwości. Dzięki temu dostęp do najnowocześniejszych rozwiązań wykrywania oszustw jest teraz dostępny dla firm o różnej wielkości i budżetach.

Wybór Innowise oznacza współpracę z zespołem posiadającym dogłębną wiedzę specjalistyczną i zrozumienie z pierwszej ręki zawiłości i wyzwań w sektorze finansowym. Zapraszamy do skorzystania z naszego doświadczenia i technologii, aby wzmocnić swoje operacje i zapewnić proaktywne zapobieganie oszustwom, a nie reaktywne reagowanie na złośliwe próby. Wybierz Innowise i pozwól InnoFort stać się fortecą nie do zdobycia wokół Twoich zasobów cyfrowych.

Preguntas frecuentes (FAQ)

Oprogramowanie open-source znacznie obniża koszty, eliminując drogie opłaty licencyjne związane z rozwiązaniami własnościowymi. Oferuje elastyczność w dostosowywaniu i skalowaniu oprogramowania do konkretnych potrzeb bez dodatkowych kosztów, zapewniając, że inwestujesz tylko w usługi na żądanie.

Oprogramowanie open source jest często błędnie postrzegane jako mniej bezpieczne; jednak jego przejrzystość jest w rzeczywistości mocną stroną. Otwarta widoczność kodu źródłowego pozwala na szeroko zakrojoną wzajemną weryfikację, umożliwiając identyfikację luk w zabezpieczeniach i ich szybkie usuwanie przez społeczność. Ponadto można wdrożyć niestandardowe środki bezpieczeństwa i ulepszenia, aby jeszcze bardziej wzmocnić oprogramowanie zgodnie z polityką bezpieczeństwa.

Wdrażanie i utrzymywanie oprogramowania open source może wiązać się z kosztami związanymi z hostingiem, dostosowywaniem, wsparciem i ewentualną integracją usług stron trzecich. Wydatki te są jednak zazwyczaj znacznie niższe niż całkowity koszt posiadania oprogramowania własnościowego.

Absolutamente. Tiene la libertad de modificar el código para adaptar a la perfección la funcionalidad, las capacidades de integración y la interfaz de usuario del software a los requisitos y flujos de trabajo específicos de su empresa y, por último, obtener el najlepsze oprogramowanie do wykrywania oszustw finansowych.

Po pierwsze, nasi konsultanci pomogą opracować plan wdrożenia i zidentyfikować wymagania techniczne i biznesowe. Następnie dedykowany zespół projektowy przystąpi do wdrożenia modułów InnoFort, konfigurując i dostosowując funkcje zgodnie z wcześniej określonymi wymaganiami.

autor
Aleksander Niemcow
Ekspert Fintech w Innowise

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog
Blog
Blog
Pequeña portada La evolución de las transacciones P2P
Blog
Tokenización Sprint

Cómo llegar a su destino

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Disponible en: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą. Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

    2

    Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

    3

    Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

    4

    Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

    ¡Спасибо!

    Cобщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    ¡Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Procesaremos su solicitud y nos pondremos en contacto con usted lo antes posible.

    ¡Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    flecha