Inteligencia antifraude entre sectores
Inteligencia antifraude entre sectores
Frene más delitos financieros con inteligencia compartida
Utilice las señales compartidas de la red de Sardine y del consorcio entre sectores de Sonar para detectar antes el fraude de primera parte, el riesgo de contraparte y la exposición a AML.
Acceda al consorcio de datos globales de fraude de más rápido crecimiento
Consumidores
Volumen de transacciones
Empresas
Transacciones
Evalúe el riesgo de contraparte más allá de sus propios datos
Conecte señales sobre usuarios y empresas entre entidades financieras y comercios para descubrir riesgos ocultos.
Aprenda de los patrones de fraude de toda la red
Vea cómo se manifiesta el fraude en otras entidades para identificar antes los nuevos patrones de ataque y frenarlos de forma proactiva.
Descubra usuarios con antecedentes de fraude
Sepa cuándo un usuario ha estado vinculado a actividad sospechosa o confirmada fuera de su propia cartera, para que su equipo tome decisiones de riesgo mejor fundamentadas.
Un consorcio de datos en vivo que impulsa las decisiones de fraude y AML en todo el sector financiero.
Consulte el riesgo de contraparte antes de que se muevan los fondos
Envíe consultas usando datos identificables como nombre, correo electrónico, teléfono, IP, dirección, datos de cuenta bancaria o de monedero. Reciba respuestas estructuradas con indicadores de fraude, niveles de riesgo, señales de comportamiento, detalles de listas de vigilancia y asociaciones de contraparte, antes de aceptar o enviar fondos.
Aproveche señales de fraude, AML y crédito
Acceda a paquetes de datos configurables que aportan inteligencia de fraude, AML y crédito mediante una única integración. Evalúe el riesgo de dispositivo y comportamiento, la exposición a ACH y tarjetas, el riesgo de sanciones y PEP, los medios adversos y el historial de contracargos en una sola respuesta estructurada, para decidir más rápido en el onboarding, los pagos y la monitorización continua.
Aproveche la inteligencia antifraude entre sectores que abarca miles de millones de dispositivos y consumidores
Refuerce sus decisiones con la inteligencia de un consorcio antifraude global en rápido crecimiento que abarca 6.600 millones de dispositivos, 441 millones de consumidores, 3,2 millones de pequeñas empresas y más de 1,67 billones de USD en volumen de transacciones. Utilice señales derivadas del consorcio, como la reputación del dispositivo, el tiempo transcurrido desde su primera aparición, las asociaciones de red y la agregación de identidades, para descubrir patrones de fraude coordinados entre entidades.
Comparta inteligencia de forma responsable
El consorcio de Sardine funciona bajo un modelo de gobernanza estructurado, con reglas de funcionamiento, estándares de aportación de datos y límites de uso claramente definidos. El intercambio de datos se produce dentro de los marcos legales adecuados, incluidos GLBA, 314(b) y FCRA, lo que garantiza una colaboración conforme entre entidades. Los miembros de Sonar ayudan a definir los estándares de gobernanza y las políticas de la red, mientras que Sardine aporta la infraestructura, la seguridad y los controles para respaldar un intercambio de datos responsable.
Conéctese a una red viva de proveedores de datos
Amplíe las conclusiones del consorcio con un ecosistema curado de socios de datos integrados en inteligencia de teléfono y correo electrónico, verificación de cuentas bancarias y ACH, filtrado de sanciones y medios adversos, monitorización de cripto, verificación de identidad y KYB. Acceda a señales para el onboarding, el riesgo de ACH y transferencias, las transacciones cripto y la monitorización de AML, todo mediante una única capa de integración.
Convierta las señales del consorcio en decisiones
La plataforma del consorcio de datos se integra con las soluciones de Sardine, entre ellas:
Incorpore las señales de riesgo del consorcio a la lógica de monitorización de AML, a los umbrales configurables y a los flujos de enrutamiento de alertas.
Construido sobre la plataforma de riesgo con agentes de IA líder del sector
Dispositivo y comportamiento
Analice cada punto de contacto con el cliente para identificar patrones de fraude avanzados, sin añadir fricción.
Aprendizaje automático
Entrenado con miles de millones de datos para proteger los flujos de onboarding, inicio de sesión y pago.
Grafo de conexiones
Mapee las relaciones entre usuarios, dispositivos, direcciones IP, teléfonos, correos electrónicos y transacciones.
Agentes de IA
Automatice las revisiones de onboarding, la gestión de alertas, las investigaciones y la gestión de casos.
Reglas y flujos de trabajo
Cree reglas con facilidad, pruebe su rendimiento antes del lanzamiento y despliegue actualizaciones sin ingeniería.
Gestión de casos
Investigue alertas, colabore con los equipos y resuelva los casos de fraude más rápido.
Preguntas frecuentes
¿Cómo pueden los equipos antifraude identificar contrapartes de riesgo antes de aprobar un pago?
Los equipos antifraude pueden identificar antes a las contrapartes de riesgo evaluando si la parte receptora ha mostrado indicios de actividad inusual en una red más amplia, y no solo dentro de una entidad. Esto incluye buscar patrones como la reutilización rápida de datos de contacto, vínculos con entidades previamente sospechosas, atributos de identidad incoherentes y comportamientos que sugieran rotación de cuentas o actividad de mulas. Ese contexto más amplio ayuda a los equipos a decidir si aprobar, retrasar, revisar o bloquear un pago antes de que crezca la exposición.
¿Por qué los sistemas antifraude aislados no detectan los patrones coordinados de delito financiero?
Los sistemas antifraude aislados suelen ver solo una parte de la actividad de un actor malicioso. Cuando un estafador reparte su actividad entre varias entidades, canales o métodos de pago, cada organización puede ver únicamente un fragmento pequeño que, por sí solo, parece normal. La inteligencia compartida facilita conectar comportamientos repetidos, infraestructura reutilizada y entidades vinculadas, de modo que el abuso coordinado se hace visible antes.
¿Qué hace que la inteligencia antifraude a nivel de red sea más útil que el historial interno de transacciones por sí solo?
El historial interno de transacciones sirve para entender el comportamiento del cliente dentro de un único negocio, pero no explica cómo se comporta ese cliente o esa contraparte en otros sitios. La inteligencia a nivel de red añade un contexto externo capaz de revelar si una persona, un dispositivo, una cuenta o un monedero presenta un patrón más amplio de actividad de riesgo. Esa perspectiva adicional respalda decisiones más sólidas cuando los datos internos son limitados, sobre todo con usuarios nuevos, contrapartes nuevas y rutas de pago desconocidas.
¿Cómo deberían evaluar las entidades las señales de riesgo externas sin desbordar a los analistas?
Las entidades deberían centrarse en señales que mejoren la calidad de las decisiones, más que en aumentar sin más el volumen de alertas. El mejor enfoque es utilizar inteligencia estructurada que pueda encauzarse hacia la lógica de revisión, los flujos de casos y el escalado ya existentes.