Inteligência antifraude entre setores
Inteligência antifraude entre setores
Barre mais crimes financeiros com inteligência compartilhada
Use os sinais compartilhados da rede da Sardine e do consórcio entre setores da Sonar para detectar mais cedo a fraude de primeira parte, o risco de contraparte e a exposição a AML.
Acesse o consórcio de dados globais de fraude de crescimento mais rápido
Consumidores
Volume de transações
Empresas
Transações
Avalie o risco de contraparte além dos seus próprios dados
Conecte sinais sobre usuários e empresas entre instituições financeiras e estabelecimentos para descobrir riscos ocultos.
Aprenda com os padrões de fraude de toda a rede
Veja como a fraude se manifesta em outras instituições para identificar mais cedo os novos padrões de ataque e barrá-los de forma proativa.
Descubra usuários com histórico anterior de fraude
Saiba quando um usuário esteve ligado a atividade suspeita ou confirmada fora da sua própria carteira, para que sua equipe tome decisões de risco mais bem fundamentadas.
Um consórcio de dados ao vivo que impulsiona as decisões de fraude e AML em todo o setor financeiro.
Consulte o risco de contraparte antes de o dinheiro se mover
Envie consultas usando dados identificáveis como nome, e-mail, telefone, IP, endereço, dados de conta bancária ou de carteira. Receba respostas estruturadas com indicadores de fraude, níveis de risco, sinais comportamentais, detalhes de listas de vigilância e associações de contraparte, antes de aceitar ou enviar recursos.
Aproveite sinais de fraude, AML e crédito
Acesse pacotes de dados configuráveis que entregam inteligência de fraude, AML e crédito por meio de uma única integração. Avalie o risco de dispositivo e comportamento, a exposição a ACH e cartões, o risco de sanções e PEP, a mídia adversa e o histórico de chargebacks em uma única resposta estruturada, para decidir mais rápido no onboarding, nos pagamentos e no monitoramento contínuo.
Aproveite a inteligência antifraude entre setores que abrange bilhões de dispositivos e consumidores
Reforce suas decisões com a inteligência de um consórcio antifraude global em rápido crescimento que abrange 6,21 bilhões de dispositivos, 985 milhões de consumidores, 3 milhões de pequenas empresas e mais de US$ 1,48 trilhão em volume de transações. Use sinais derivados do consórcio, como reputação do dispositivo, tempo desde a primeira aparição, associações de rede e agregação de identidades, para descobrir padrões de fraude coordenados entre instituições.
Compartilhe inteligência de forma responsável
O consórcio da Sardine opera sob um modelo de governança estruturado, com regras de funcionamento, padrões de contribuição de dados e limites de uso claramente definidos. O compartilhamento de dados ocorre dentro dos marcos legais adequados, incluindo GLBA, 314(b) e FCRA, garantindo uma colaboração em conformidade entre instituições. Os membros da Sonar ajudam a definir os padrões de governança e as políticas da rede, enquanto a Sardine fornece a infraestrutura, a segurança e os controles para apoiar uma troca de dados responsável.
Conecte-se a uma rede viva de provedores de dados
Amplie as conclusões do consórcio com um ecossistema curado de parceiros de dados integrados em inteligência de telefone e e-mail, verificação de contas bancárias e ACH, triagem de sanções e mídia adversa, monitoramento de cripto, verificação de identidade e KYB. Acesse sinais para onboarding, risco de ACH e transferências, transações cripto e monitoramento de AML, tudo por meio de uma única camada de integração.
Transforme os sinais do consórcio em decisões
A plataforma do consórcio de dados integra-se às soluções da Sardine, entre elas:
Incorpore os sinais de risco do consórcio à lógica de monitoramento de AML, aos limiares configuráveis e aos fluxos de encaminhamento de alertas.
Construído sobre a plataforma de risco com agentes de IA líder do setor
Dispositivo e comportamento
Analise cada ponto de contato com o cliente para identificar padrões de fraude avançados, sem adicionar atrito.
Aprendizado de máquina
Treinado com bilhões de dados para proteger os fluxos de onboarding, login e pagamento.
Grafo de conexões
Mapeie as relações entre usuários, dispositivos, endereços IP, telefones, e-mails e transações.
Agentes de IA
Automatize as revisões de onboarding, o tratamento de alertas, as investigações e a gestão de casos.
Regras e fluxos de trabalho
Crie regras com facilidade, teste o desempenho antes do lançamento e implante atualizações sem engenharia.
Gestão de casos
Investigue alertas, colabore com as equipes e resolva os casos de fraude mais rápido.
Perguntas frequentes
Como as equipes antifraude podem identificar contrapartes de risco antes de aprovar um pagamento?
As equipes antifraude podem identificar mais cedo as contrapartes de risco avaliando se a parte recebedora apresentou indícios de atividade incomum em uma rede mais ampla, e não apenas dentro de uma instituição. Isso inclui procurar padrões como reutilização rápida de dados de contato, vínculos com entidades anteriormente suspeitas, atributos de identidade inconsistentes e comportamentos que sugiram rotação de contas ou atividade de laranjas. Esse contexto mais amplo ajuda as equipes a decidir se aprovam, adiam, revisam ou bloqueiam um pagamento antes que a exposição cresça.
Por que os sistemas antifraude isolados não detectam os padrões coordenados de crime financeiro?
Os sistemas antifraude isolados costumam ver apenas uma parte da atividade de um agente malicioso. Quando um golpista distribui sua atividade por várias instituições, canais ou meios de pagamento, cada organização pode ver apenas um pequeno fragmento que, isoladamente, parece normal. A inteligência compartilhada facilita conectar comportamentos repetidos, infraestrutura reutilizada e entidades vinculadas, de modo que o abuso coordenado se torna visível mais cedo.
O que torna a inteligência antifraude em nível de rede mais útil do que apenas o histórico interno de transações?
O histórico interno de transações é útil para entender o comportamento do cliente dentro de um único negócio, mas não explica como esse cliente ou contraparte se comporta em outros lugares. A inteligência em nível de rede acrescenta um contexto externo capaz de revelar se uma pessoa, um dispositivo, uma conta ou uma carteira apresenta um padrão mais amplo de atividade de risco. Essa perspectiva adicional sustenta decisões mais sólidas quando os dados internos são limitados, sobretudo com usuários novos, contrapartes novas e rotas de pagamento desconhecidas.
Como as instituições devem avaliar os sinais de risco externos sem sobrecarregar os analistas?
As instituições devem focar sinais que melhorem a qualidade das decisões, em vez de simplesmente aumentar o volume de alertas. A melhor abordagem é usar inteligência estruturada que possa ser encaminhada para a lógica de revisão, os fluxos de casos e o escalonamento já existentes.