Fraud Analytics

Le frodi online sono mutevoli e in aumento: dai classici furti di identità alla creazione di identità completamente sintetiche, fino ad arrivare al fenomeno del Money Muling.
Per contrastare queste tipologie di frodi Experian propone un approccio basato su dati e metodologie innovative, particolarmente preciso e reattivo nei confronti delle nuove tipologie di frode rispetto ai tradizionali sistemi esperienziali Rule-Based (a cui possono naturalmente affiancarsi in sinergia).

L'approccio utilizzato da Experian per contrastare le frodi digitali è basato sulla Digital Intelligence, tramite modelli di Machine Learning estremamente precisi e predittivi sviluppati sulla base di informazioni ricavate dall'arricchimento di segnali digitali: tra questi, ad esempio, vi è la verifica dell'uso di VPN, l'analisi della reputazione associata ai profili digitali, la presenza dell'indirizzo email o dell'IP in black-list, o la presenza di account social validi.
L'utilizzo di dati simili, ricchi di contenuto informativo, consente di reagire con estrema rapidità e precisione nell'individuare comportamenti potenzialmente fraudolenti e di integrare efficacemente gli approcci tradizionali esperienziali basati su regole di business.
Il framework metodologico Experian prevede inoltre periodici monitoraggi e update dei modelli (configurabili anche in forma di self-learning) che sulla base delle nuove evidenze acquisite consentono ai modelli stessi di mantenersi sempre aggiornati e reattivi.