





Il modulo è stato inviato con successo.
Ulteriori informazioni sono contenute nella vostra casella di posta elettronica.
Selezionare la lingua
Nel 2009, "The Office" ha pubblicato un episodio che ha messo in luce una questione interessante. Dopo il matrimonio di Jim e Pam, la coppia partiva per la tanto attesa luna di miele. Nel frattempo, in ufficio, Kevin occupava la scrivania di Jim e finiva per intercettare una chiamata dalla società di carte di credito. Stavano verificando le transazioni effettuate a Porto Rico, credendo che fosse Jim al telefono. Nel tentativo di coprire Jim, Kevin conferma l'attività, ma l'equivoco porta la società della carta di credito a disattivare la carta di Jim. Questo scenario, sebbene sia stato interpretato per ridere in una sitcom, ha sottilmente riecheggiato le sfide del mondo reale che individui e aziende devono affrontare per salvaguardare i propri fondi e affrontare le frodi.
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 prima vista, potrebbe sembrare che l'unico modo per proteggere le risorse digitali dagli hackeraggi sia quello di investire in soluzioni digitali personalizzate e multimilionarie che richiedono un team di progetto dedicato e un solido budget. Fortunatamente, la natura open-source può far risparmiare drasticamente le banche, consentendo meccanismi di difesa economici, resilienti e scalabili che si adattano proattivamente in tempo reale per contrastare le sofisticate strategie dei truffatori.
Szacuje się, że oszustwa płatnicze będą nadal rosły, osiągając prognozowany koszt 40,62 miliarda dolarów do 2027 roku.
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.
Innovativa, esperta e affidabile, Innowise ha fornito alle aziende decine di soluzioni di digital banking e FinTech. Abbiamo accumulato una notevole esperienza in materia, che ci posiziona come leader nel comprendere e affrontare le sfide specifiche delle aziende FinTech. Il nostro impegno a mantenere l'eccellenza operativa ci ha portato a sviluppare InnoFort. Questa soluzione economica oprogramowanie do wykrywania oszustw bankowych łączy precyzję silników opartych na regułach z adaptacyjną inteligencją ML, od gromadzenia danych transakcyjnych po uruchamianie działań prewencyjnych.
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.
Dopo la raccolta dei dati, la fase successiva prevedeva l'analisi di questi dati rispetto a una serie di regole predefinite. Queste regole sono state create utilizzando un linguaggio specifico per il dominio (DSL) progettato per esprimere una logica complessa di rilevamento delle frodi in modo potente e comprensibile per i non programmatori, come gli analisti delle frodi. Grazie al DSL, è stato possibile creare modelli intricati di comportamento e anomalie nelle transazioni che indicavano una potenziale frode, tra cui la frequenza delle transazioni, gli importi irregolari e i cambiamenti improvvisi nel comportamento. Inoltre, quando sono emerse nuove tendenze di frode, i nostri specialisti hanno aggiornato e implementato immediatamente nuove regole antifrode, assicurando che InnoFort si evolvesse in tempo reale con il mutevole panorama delle minacce informatiche. Questo ha migliorato la resilienza del sistema contro le nuove tattiche di frode e ha ridotto significativamente la latenza tra l'identificazione della minaccia e la risposta.
Una volta analizzata una transazione rispetto al set di regole, viene assegnato un punteggio di frode per distinguerla dalle normali operazioni bancarie e attivare azioni appropriate quando emerge un modello rischioso. Questo punteggio quantifica la probabilità che la transazione sia fraudolenta in base ai parametri stabiliti nelle regole DSL. Le transazioni che superano una soglia predefinita vengono segnalate come ad alto rischio e sottoposte a rifiuto automatico o accodate per una revisione manuale. È importante che il nostro team di progetto si sia assicurato che questa soglia non fosse statica, ma che potesse essere regolata per riflettere l'evoluzione della propensione al rischio e del panorama delle frodi dell'istituto finanziario. Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, InnoFort ha continuamente perfezionato i criteri di valutazione in base ai nuovi dati, alle tendenze delle frodi e al feedback del processo di revisione. In questo modo il meccanismo di rilevamento è diventato sempre più accurato nel tempo, riducendo i falsi positivi e migliorando al contempo la capacità di identificare e ridurre preventivamente le transazioni fraudolente.
Non lasciate che i truffatori superino in astuzia la vostra azienda: passate oggi all'intelligence open source
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.
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.
“Il software open-source per il rilevamento delle frodi finanziarie è un'opzione perfetta per le aziende che non hanno tasche profonde ma che devono comunque affrontare la grande sfida delle truffe. Le soluzioni open-source offrono il meglio dei due mondi: sono convenienti per chi è attento alle spese, ma abbastanza potenti da scoraggiare i truffatori. La comunità che le sostiene le fa risaltare, migliorando e aggiornando costantemente il software. Ciò significa che anche le piccole imprese possono ora opporsi con forza alle frodi, senza spendere una fortuna.“
Aleksander Niemcow
Kierownik ds. dostaw i ekspert FinTech w Innowise
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.
Una delle sfide fondamentali che i nostri specialisti hanno incontrato nell'implementazione di motori guidati da ML per il rilevamento delle frodi è stata la necessità di dati accuratamente etichettati. L'etichettatura implica l'identificazione e la marcatura dei punti di dati come "buoni" (legittimi) o "cattivi" (fraudolenti), il che è fondamentale per addestrare i modelli di ML a riconoscere modelli simili nelle transazioni future. Tuttavia, l'etichettatura di massa non è fattibile nei moderni software di rilevamento delle frodi a causa della complessità dei dati e della natura sfumata della frode. Il numero di transazioni dannose è di solito una percentuale molto piccola di tutte le transazioni finanziarie e le loro caratteristiche variano ampiamente, rendendo difficile etichettare accuratamente grandi insiemi di dati.
Con l'evolversi della tecnologia, si evolvono anche i metodi utilizzati dai truffatori. Nuovi strumenti e tecniche consentono ai criminali di lanciare attacchi fraudolenti difficili da individuare che mettono a rischio la sicurezza dei fondi digitali. Questa costante evoluzione rappresenta un bersaglio mobile per i sistemi di rilevamento delle frodi, che richiedono un continuo adattamento e miglioramento degli algoritmi. Il software open-source aggiunge un ulteriore livello di complessità, poiché gli aggiornamenti e i miglioramenti devono essere gestiti in modo da sfruttare i contributi della comunità, garantendo al contempo l'integrità e l'efficacia del sistema. Tenere il passo con questi progressi richiede un approccio proattivo per incorporare nuove metodologie di rilevamento, monitorare le tendenze emergenti delle frodi e integrare tecnologie all'avanguardia.
Molti clienti, soprattutto nel settore finanziario, preferiscono mantenere riservati i loro algoritmi di rilevamento delle frodi. Questa preferenza rappresenta una sfida per i progetti open-source, che si basano sulla trasparenza e sulla condivisione comune delle informazioni. Il dilemma nasce dalla necessità di bilanciare l'etica open-source con la richiesta di privacy e sicurezza dei clienti. I clienti temono che la divulgazione delle loro strategie di rilevamento delle frodi possa fornire ai truffatori informazioni su come aggirare queste misure. Per risolvere questo problema è necessario sviluppare una struttura che consenta ai clienti di beneficiare dei progressi collettivi delle soluzioni open-source, pur mantenendo la riservatezza delle loro specifiche implementazioni.
Wybierz InnoFort, aby uzyskać niedrogie rozwiązanie white-label z przełomową funkcjonalnością.
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.
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.
Assolutamente. Avete la libertà di modificare il codice per adattare perfettamente le funzionalità, le capacità di integrazione e l'interfaccia utente del software ai requisiti e ai flussi di lavoro specifici della vostra azienda e, infine, ottenere la 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.
Oceń ten artykuł:
4.8/5 (45 opinii)
Powiązane treści
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.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują progetto di lavoro, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
I nostri clienti sono in grado di gestire le attività di progettazione e di gestione dei progetti in modo da poterli gestire al meglio.
Il lavoro si è svolto in un periodo di tempo in cui l'informatica è stata un'attività di studio e di ricerca.
© 2007-2024 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Elaboreremo la vostra richiesta e vi ricontatteremo al più presto.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.