Imparare a riconoscere i clienti genuini grazie alle interazioni digitali
Il servizio Experian di biometria comportamentale consente di identificare modelli di accesso di dubbia natura, rilevando fattori comportamentali quali modalità di digitazione sullo schermo del device, velocità di digitazione e i movimenti del dispositivo. I comportamenti sospetti o non familiari vengono quindi segnalati.
In un mondo sempre più digitale i dati comportamentali rappresentano un elemento chiave delle soluzioni antifrode più innovative ed efficaci. Per questo Experian ha sviluppato un ecosistema di servizi antifrode, dove la componente della biometria comportamentale rappresenta un elemento imprescindibile e integrato, la cui efficacia è ulteriormente potenziata anche grazie all'interazione con le altre capabilities innovative in ambito frode che Experian mette a disposizione (es. i dati del dispositivo).
Attributi quali la navigazione sullo schermo, gli strumenti, i movimenti, la velocità, l’inserimento dei dati, contribuiscono a determinare se dall’altra parte dello schermo esiste effettivamente una persona reale che mostra un comportamento regolare.
Analisi dei comportamenti nell'interazione con il dispositivo
I comportamenti di utilizzo del device sono analizzati per identificare e distinguere tra utenti reali e genuini e potenziali frodatori. I modelli di ML sottostanti apprendono e migliorano continuamente la loro capacità di riconoscere interazioni lecite e di rilevare quelle anomale. Gli attributi raccolti consentono anche di comprendere se dall'altra parte dello schermo esiste una persona reale o un BOT.
Individuazione di pattern comportamentali
I comportamenti degli utenti legittimi vengono targati come "Noti" in contrapposizione ai comportamenti sospetti, prevenendo i fenomeni di Account Takeover grazie alla capacità di riconoscere i comportamenti dei clienti genuini e alzare alert su variazioni comportamentali improvvise.
Rilevamento accurato delle frodi senza compromettere l'esperienza del cliente
Il servizio consente di gestire real time i segnali di comportamenti anomali a supporto di un processo decisionale più ampio nell'ambito di casi d'uso quali: Account Opening, Account Takeover, furto di identità, identità sintetiche, BOT. Il tutto senza alcun impatto sugli utenti.
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