Aprendizaje automático para la detección de fraude
Aprendizaje automático para la detección de fraude
Detecte el fraude antes y con menos falsos positivos
Los modelos de aprendizaje automático, entrenados con miles de millones de sesiones, detectan el fraude en el onboarding, el inicio de sesión y los pagos, y siguen mejorando con el tiempo a medida que surgen nuevos patrones de fraude.
Despliegue modelos antifraude con flexibilidad y control
Utilice nuestros modelos entrenados con el consorcio, entrene sus propios modelos con nuestro feature store de más de 12.000 características de riesgo, o traiga sus modelos y alójelos en nuestra infraestructura.
Explicabilidad total detrás de cada decisión
Todos los modelos son totalmente explicables mediante valores SHAP, con visibilidad sobre los pesos del modelo y la atribución de características. También puede definir sus propios umbrales de confianza en función de la importancia de cada característica.
Aprenda de los patrones de fraude de toda la red
Sus modelos se benefician de las señales de fraude observadas en la red global de Sardine, de modo que la detección refleja lo que ven otros y no solo lo que ya ha afectado a su negocio.
Flexibilidad total sobre su estrategia de modelos
Utilice modelos del consorcio listos para usar, entrene modelos personalizados con nuestro feature store de más de 12.000 características de riesgo, o integre sus propios modelos en el motor de reglas y la normalización de puntuaciones de Sardine.
Inteligencia global antifraude integrada en cada modelo
Modelos entrenados con el consorcio que se anticipan a los nuevos ataques
Cada modelo se entrena con la señal colectiva del consorcio antifraude global de más rápido crecimiento, que abarca miles de millones de dispositivos y consumidores.
Los patrones de ataque detectados en el tráfico de un cliente mejoran la detección para toda la red, de modo que sus modelos se nutren de fraudes que usted nunca ha visto.
Combine reglas y ML para una estrategia de defensa en dos capas
Utilice reglas para responder con rapidez a los patrones de fraude conocidos y, después, aplique aprendizaje automático para mejorar las decisiones con el tiempo a partir del feedback, las señales de riesgo y los cambios en el comportamiento de los ataques. Juntos, dan a su equipo más control desde el principio y mayor precisión a medida que el fraude evoluciona.
Entrene modelos de ML personalizados
Entrene modelos de ML personalizados con el feature store de Sardine, que reúne más de 12.000 señales en tiempo real de datos de dispositivo, comportamiento, red, identidad y transacciones, con cientos de nuevas señales cada trimestre. Una API personalizable le permite seleccionar exactamente qué datos de evaluación ingerir y se conecta directamente con Snowflake, GCP o BigQuery para crear y desplegar modelos adaptados a su estrategia de riesgo.
Aloje y despliegue modelos de ML
Despliegue y gestione modelos de ML en Model Garden de Sardine, ejecutando tanto los modelos propios de Sardine como los suyos en un único entorno de producción, con una interfaz de autoservicio para subirlos y gestionarlos. Los modelos personalizados se integran de forma nativa con el motor de reglas y la normalización de puntuaciones, con soporte dedicado para despliegues complejos.
Modelos adaptativos en todo el ciclo de vida del riesgo
Dispositivo y comportamiento
Señales adaptativas de dispositivo y comportamiento para detectar antes el fraude, los bots y la apropiación de cuentas.
Consorcio de datos
Inteligencia de red a partir de 6.600 millones de dispositivos y señales de fraude multiplataforma.
Agentes de IA
Agentes de IA que automatizan los flujos de detección, investigación y decisión sobre el fraude.
Gestión de casos
Investigue alertas, colabore con los equipos y resuelva los casos de fraude más rápido.
Investigaciones de fraude
Visualice las relaciones entre usuarios, dispositivos, cuentas y transacciones.
Reglas y flujos de trabajo
Cree reglas flexibles y flujos de trabajo automatizados.
Preguntas frecuentes
¿Cómo hace Sardine que las decisiones de los modelos antifraude sean explicables para los equipos de riesgo?
Sardine ofrece a los equipos de riesgo visibilidad a nivel de característica sobre cada puntuación de fraude, para que puedan ver qué señales influyeron en la decisión. Así, los equipos entienden por qué un modelo marcó a un usuario, una transacción o una sesión, revisan la solidez de los indicadores subyacentes y aplican umbrales con mayor confianza. Este nivel de transparencia resulta especialmente útil para los equipos de operaciones antifraude que necesitan ajustar políticas, investigar resultados y mantener la gobernanza interna sobre las decisiones basadas en modelos.
¿Podemos usar nuestros propios modelos antifraude dentro de Sardine?
Sí. Sardine permite a los equipos traer sus propios modelos antifraude y ejecutarlos en el mismo entorno que los modelos nativos de Sardine. Esto da a las organizaciones más flexibilidad para preservar sus estrategias de modelado propias sin dejar de usar Sardine para el despliegue, la orquestación, la puntuación y la toma de decisiones. Para los equipos con recursos internos de ciencia de datos, resulta más sencillo poner en producción aprendizaje automático antifraude personalizado sin tener que unir por su cuenta una infraestructura de modelos y un conjunto de herramientas de riesgo separados.
¿Cómo combina Sardine el aprendizaje automático y las reglas en producción?
Sardine combina aprendizaje automático y reglas en una única capa de decisión, para que los equipos apliquen tanto la puntuación adaptativa como controles de política explícitos en el mismo flujo de trabajo. Las reglas pueden imponer requisitos estrictos, lógica de enrutamiento y restricciones de negocio, mientras que el aprendizaje automático ayuda a detectar patrones de fraude complejos, más difíciles de definir manualmente. Así, los equipos antifraude construyen una configuración de producción más práctica, en la que los modelos informan las decisiones y las reglas determinan cómo se aplican.
¿Qué flujos de fraude pueden puntuar los modelos de aprendizaje automático de Sardine?
Los modelos de aprendizaje automático de Sardine pueden puntuar el riesgo en flujos de fraude clave como el onboarding, el inicio de sesión, la carga de fondos, los pagos y la actividad general de la cuenta. Esto importa porque los patrones de fraude suelen manifestarse de forma distinta según el momento del recorrido del cliente.