home header background

SIDE-C

Finansal Doküman İşleme ve Analiz Otomasyonu

Bankacılık işlemlerinde kullanılan alternatif dağıtım kanalları işlemlerindeki alışkanlıkların ve davranışların öğrenilmesi ile kanal işlemlerindeki dolandırıclık vakalarının yapay zeka yöntemleri kullanılarak tespit edilmesini sağlayan uygulamadır.

İletişime Geç

Problemler

Kural bazlı ve hazır sistemlerle dolandırıcılık tespiti

Dolandırıcılık önleme mekanizmalarının insan bağımlı kurallar ve hantal sistemlerle çalışması

Yüksek maliyetli sistemlere alternatif

Kur bazlı fiyatlandırılan global ürünlerin yüksek maliyetli oluşu

Sürekli değişen dolandırıcılık yöntemleri

Gelişen teknolojiler nedeniyle ortaya çıkan farklı dolandırıcılık yöntemleri

Bölgesel dolandırıcılık yöntemlerinin çeşitliliği

Sofistike dolandırıcılık yöntemlerinin giderek daha da karmaşık hale gelmesi

Çözüm

Otomatizasyon

Sürekli değişen dolandırıcılık yöntemlerine hızlı adaptasyon

Gerçek Zamanlı ve Hızlı Tespit Bildirimi

Statik kural tabanlı yapıya bağlılıktan kurtulma

Yapay Zeka Modelleri

Müşteri alışkanlıklarına ve davranışlarına göre dolandırıcılık tespiti

Otomatizasyon

Sürekli değişen dolandırıcılık yöntemlerine hızlı adaptasyon

Statik kural tabanlı yapıya bağlılıktan kurtulma

Gerçek Zamanlı ve Hızlı Tespit Bildirimi

Yapay Zeka Modelleri

Müşteri alışkanlıklarına ve davranışlarına göre dolandırıcılık tespiti

SIDE-C
Avantajları

Dinamik Yapay Zeka Yeteneği

Sürekli öğrenen ve kendi kendini eğiten dinamik yapay zeka modelleri ile tüm kanal işlemlerini skorlayarak dolandırıcılık girişimlerini yüksek doğrulukla tespit eder.

Gerçek Zamanlı Koruma

Kanal işlemlerini anlık olarak analiz ederek şüpheli aktiviteleri milisaniyeler içinde yakalar ve dolandırıcılık gerçekleşmeden hızlı müdahale imkanı sağlar.

Hızlı Dolandırıcılık Tespiti

İşlemlerin gerçek zamanlı analizi sayesinde, dolandırıcılık şüphesi taşıyan aktiviteleri anında fark ederek potansiyel kayıpların önüne geçer.

Davranışsal Müşteri Analizi

Müşteri alışkanlıklarına ve davranış desenlerine odaklanan makine öğrenmesi modelleriyle derinlemesine ve kişiye özel analiz sunar.
Çerezler