





Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
In 2009 had "The Office" een aflevering die een interessante kwestie belichtte. Na het huwelijk van Jim en Pam begon het duo aan hun langverwachte huwelijksreis. Ondertussen bezet Kevin het bureau van Jim en onderschept een telefoontje van de creditcardmaatschappij. Ze controleerden transacties die in Puerto Rico waren gemaakt en dachten dat Jim aan de lijn was. In een poging Jim te dekken, bevestigde Kevin de activiteit, maar het misverstand leidde ertoe dat de creditcardmaatschappij Jims kaart deactiveerde. Hoewel dit scenario werd gespeeld om te lachen in een sitcom, weerspiegelde het op subtiele wijze de echte uitdagingen waarmee individuen en bedrijven worden geconfronteerd bij het beschermen van hun fondsen en het bestrijden van 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.
Op het eerste gezicht lijkt het misschien alsof de enige manier om digitale activa te beschermen tegen hacken is om te investeren in op maat gemaakte digitale oplossingen die miljoenen dollars kosten en een toegewijd projectteam en een solide budget vereisen. Gelukkig kan open-source natuur banken drastisch besparen door kosteneffectieve, veerkrachtige en schaalbare verdedigingsmechanismen mogelijk te maken die zich proactief in realtime aanpassen om de geavanceerde strategieën van fraudeurs tegen te gaan.
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.
Innowise is innovatief, deskundig en gerenommeerd en heeft bedrijven voorzien van tientallen digitale bank- en FinTech-oplossingen. We hebben veel materiedeskundigheid opgebouwd, waardoor we toonaangevend zijn in het begrijpen en aanpakken van de specifieke uitdagingen van FinTech-bedrijven. Ons streven om op het gebied van operationele uitmuntendheid voorop te blijven lopen, heeft ertoe geleid dat we InnoFort hebben ontwikkeld. Deze budgetvriendelijke 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.
Na het verzamelen van gegevens bestond de volgende stap uit het analyseren van deze gegevens aan de hand van een set vooraf gedefinieerde regels. Deze regels werden opgesteld met behulp van een domeinspecifieke taal (DSL) die was ontworpen om complexe fraudedetectielogica uit te drukken op een manier die zowel krachtig als begrijpelijk was voor niet-programmeurs, zoals fraudeanalisten. Met DSL konden ze ingewikkelde gedragspatronen en transactieanomalieën creëren die duidden op mogelijke fraude, zoals transactiefrequentie, onregelmatige bedragen en plotselinge gedragsveranderingen. Bovendien werkten onze specialisten nieuwe antifrauderegels onmiddellijk bij als er nieuwe trends in oplichting opdoken, zodat InnoFort in realtime kon meegroeien met het veranderende landschap van cyberbedreigingen. Dit verbeterde de veerkracht van het systeem tegen nieuwe fraudetactieken en verkortte de wachttijd tussen de identificatie van bedreigingen en de reactie daarop aanzienlijk.
Zodra een transactie is geanalyseerd aan de hand van de regelset, wordt er een fraudescore toegekend om deze te onderscheiden van reguliere banktransacties en passende acties te activeren wanneer er een risicovol patroon naar voren komt. Deze score kwantificeert de waarschijnlijkheid dat de transactie frauduleus is op basis van de parameters die in de DSL-regels zijn ingesteld. Transacties die boven een vooraf gedefinieerde drempel scoren, worden gemarkeerd als zeer riskant en automatisch geweigerd of in de wachtrij geplaatst voor handmatige controle. Belangrijk is dat ons projectteam ervoor zorgde dat deze drempel niet statisch was; hij kon worden aangepast aan de veranderende risicobereidheid en het frauderende landschap van de financiële instelling. InnoFort maakte gebruik van machine learning-algoritmen en verfijnde de scoringscriteria voortdurend op basis van nieuwe gegevens, fraudetrends en feedback uit het beoordelingsproces. Dit zorgde ervoor dat het detectiemechanisme na verloop van tijd steeds nauwkeuriger werd, waardoor het aantal fout-positieven verminderde en het vermogen om frauduleuze transacties preventief te identificeren en te beperken werd vergroot.
Laat fraudeurs uw bedrijf niet te slim af zijn - upgrade vandaag nog naar open-source intelligence
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.
“Open-source software voor het detecteren van financiële fraude is een perfecte optie voor bedrijven die geen diepe zakken hebben, maar toch voor de grote uitdaging staan om oplichting tegen te gaan. Open-source oplossingen bieden het beste van twee werelden: ze zijn betaalbaar voor wie zuinig is met zijn uitgaven, maar toch krachtig genoeg om fraudeurs af te schrikken. De gemeenschap die erachter staat zorgt ervoor dat ze opvallen en dat de software voortdurend wordt verbeterd en bijgewerkt. Dit betekent dat zelfs kleine bedrijven zich nu sterk kunnen weren tegen fraude, zonder de bank te hoeven beroven.“
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.
Een van de fundamentele uitdagingen die onze specialisten tegenkwamen bij het inzetten van ML-gestuurde engines voor fraudedetectie was de noodzaak van nauwkeurig gelabelde gegevens. Labelen houdt in het identificeren en markeren van datapunten als "goed" (legitiem) of "slecht" (frauduleus), wat cruciaal is voor het trainen van ML-modellen om vergelijkbare patronen te herkennen in toekomstige transacties. Dit is cruciaal voor het trainen van ML-modellen om gelijksoortige patronen in toekomstige transacties te herkennen. Massale labeling is echter niet haalbaar in moderne fraudedetectiesoftware vanwege de complexiteit van de gegevens en de genuanceerde aard van fraude. Het aantal schadelijke transacties is meestal een zeer klein deel van alle financiële transacties en hun kenmerken variëren sterk, waardoor het moeilijk is om grote datasets nauwkeurig te labelen.
Naarmate de technologie zich ontwikkelt, veranderen ook de methoden van fraudeurs. Nieuwe tools en technieken stellen criminelen in staat om moeilijk te detecteren fraudeaanvallen uit te voeren die de veiligheid van digitale fondsen in gevaar brengen. Deze voortdurende evolutie vormt een bewegend doelwit voor fraudedetectiesystemen en vereist voortdurende aanpassing en verbetering van algoritmen. Open source software voegt nog een extra laag complexiteit toe, omdat updates en verbeteringen moeten worden beheerd op een manier die gebruik maakt van de bijdragen van de gemeenschap en tegelijkertijd de integriteit en effectiviteit van het systeem waarborgt. Het bijhouden van deze ontwikkelingen vereist een proactieve benadering van het opnemen van nieuwe detectiemethoden, het volgen van opkomende fraudetrends en het integreren van geavanceerde technologieën.
Veel klanten, vooral in de financiële sector, geven er de voorkeur aan om hun algoritmen voor fraudedetectie vertrouwelijk te houden. Deze voorkeur vormt een uitdaging voor open source-projecten, die juist gedijen bij transparantie en het gemeenschappelijk delen van informatie. Het dilemma komt voort uit de noodzaak om een evenwicht te vinden tussen het open-source ethos en de vraag van klanten naar privacy en veiligheid. Klanten maken zich zorgen dat het openbaar maken van hun fraudedetectiestrategieën fraudeurs inzicht kan geven in hoe ze deze maatregelen kunnen omzeilen. Om dit probleem aan te pakken moet een kader worden ontwikkeld dat klanten in staat stelt te profiteren van de collectieve vooruitgang van open source-oplossingen, terwijl de vertrouwelijkheid van hun specifieke implementaties behouden blijft.
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.
Absoluut. Je hebt de vrijheid om de code aan te passen om de functionaliteit, integratiemogelijkheden en gebruikersinterface van de software perfect af te stemmen op de specifieke vereisten en workflows van je bedrijf. 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)
Beweegbare bomen
Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić informatie.
Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.
Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.
Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.
Dowiedz się jako pierwszy o innowacjach IT i interesujących studiach przypadków.
© 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, Polen
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatnościw w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.