Aprendizado de máquina para detecção de fraude
Aprendizado de máquina para detecção de fraude
Detecte a fraude mais cedo e com menos falsos positivos
Os modelos de aprendizado de máquina, treinados com bilhões de sessões, detectam fraude no onboarding, no login e nos pagamentos e continuam melhorando ao longo do tempo à medida que surgem novos padrões de fraude.
Implante modelos antifraude com flexibilidade e controle
Use nossos modelos treinados com o consórcio, treine seus próprios modelos com nosso feature store de mais de 12.000 características de risco ou traga seus modelos e hospede-os em nossa infraestrutura.
Explicabilidade total por trás de cada decisão
Todos os modelos são totalmente explicáveis por meio de valores SHAP, com visibilidade sobre os pesos do modelo e a atribuição de características. Você também pode definir seus próprios limiares de confiança com base na importância de cada característica.
Aprenda com os padrões de fraude de toda a rede
Seus modelos se beneficiam dos sinais de fraude observados na rede global da Sardine, de modo que a detecção reflete o que os outros estão vendo e não apenas o que já atingiu o seu negócio.
Flexibilidade total sobre a sua estratégia de modelos
Use modelos do consórcio prontos para uso, treine modelos personalizados com nosso feature store de mais de 12.000 características de risco ou integre seus próprios modelos ao mecanismo de regras e à normalização de pontuações da Sardine.
Inteligência global antifraude integrada em cada modelo
Modelos treinados com o consórcio que se antecipam a novos ataques
Cada modelo é treinado com o sinal coletivo do consórcio antifraude global de crescimento mais rápido, abrangendo bilhões de dispositivos e consumidores.
Os padrões de ataque detectados no tráfego de um cliente melhoram a detecção para toda a rede, de modo que seus modelos se beneficiam de fraudes que você nunca enfrentou.
Combine regras e ML para uma estratégia de defesa em duas camadas
Use regras para responder rapidamente a padrões de fraude conhecidos e, em seguida, aplique aprendizado de máquina para melhorar as decisões ao longo do tempo com base no feedback, nos sinais de risco e nas mudanças de comportamento dos ataques. Juntos, eles dão à sua equipe mais controle desde o início e mais precisão à medida que a fraude evolui.
Treine modelos de ML personalizados
Treine modelos de ML personalizados com o feature store da Sardine, que reúne mais de 12.000 sinais em tempo real de dados de dispositivo, comportamento, rede, identidade e transações, com centenas de novos sinais a cada trimestre. Uma API personalizável permite selecionar exatamente quais dados de avaliação ingerir e se conecta diretamente ao Snowflake, GCP ou BigQuery para criar e implantar modelos adaptados à sua estratégia de risco.
Hospede e implante modelos de ML
Implante e gerencie modelos de ML no Model Garden da Sardine, executando tanto os modelos proprietários da Sardine quanto os seus em um único ambiente de produção, com uma interface de autoatendimento para upload e gerenciamento. Os modelos personalizados se integram nativamente ao mecanismo de regras e à normalização de pontuações, com suporte dedicado para implantações complexas.
Modelos adaptativos em todo o ciclo de vida do risco
Dispositivo e comportamento
Sinais adaptativos de dispositivo e comportamento para detectar mais cedo a fraude, os bots e a apropriação de contas.
Consórcio de dados
Inteligência de rede a partir de 6,21 bilhões de dispositivos e sinais de fraude multiplataforma.
Agentes de IA
Agentes de IA que automatizam os fluxos de detecção, investigação e decisão sobre fraude.
Gestão de casos
Investigue alertas, colabore com as equipes e resolva os casos de fraude mais rápido.
Investigações de fraude
Visualize as relações entre usuários, dispositivos, contas e transações.
Regras e fluxos de trabalho
Crie regras flexíveis e fluxos de trabalho automatizados.
Perguntas frequentes
Como a Sardine torna as decisões dos modelos antifraude explicáveis para as equipes de risco?
A Sardine oferece às equipes de risco visibilidade em nível de característica sobre cada pontuação de fraude, para que possam ver quais sinais influenciaram a decisão. Assim, as equipes entendem por que um modelo sinalizou um usuário, uma transação ou uma sessão, avaliam a força dos indicadores subjacentes e aplicam limiares com mais confiança. Esse nível de transparência é especialmente útil para equipes de operações antifraude que precisam ajustar políticas, investigar resultados e manter a governança interna sobre decisões baseadas em modelos.
Podemos usar nossos próprios modelos antifraude dentro da Sardine?
Sim. A Sardine permite que as equipes tragam seus próprios modelos antifraude e os executem no mesmo ambiente dos modelos nativos da Sardine. Isso dá às organizações mais flexibilidade para preservar estratégias de modelagem proprietárias sem deixar de usar a Sardine para implantação, orquestração, pontuação e decisão. Para equipes com recursos internos de ciência de dados, fica mais fácil operacionalizar aprendizado de máquina antifraude personalizado sem ter de unir por conta própria uma infraestrutura de modelos e um conjunto de ferramentas de risco separados.
Como a Sardine combina aprendizado de máquina e regras em produção?
A Sardine combina aprendizado de máquina e regras em uma única camada de decisão, para que as equipes apliquem tanto a pontuação adaptativa quanto controles de política explícitos no mesmo fluxo de trabalho. As regras podem impor requisitos rígidos, lógica de roteamento e restrições de negócio, enquanto o aprendizado de máquina ajuda a detectar padrões de fraude complexos, mais difíceis de definir manualmente. Assim, as equipes antifraude constroem uma configuração de produção mais prática, na qual os modelos informam as decisões e as regras determinam como elas são aplicadas.
Quais fluxos de fraude os modelos de aprendizado de máquina da Sardine podem pontuar?
Os modelos de aprendizado de máquina da Sardine podem pontuar o risco em fluxos de fraude essenciais, como onboarding, login, aporte de fundos, pagamentos e atividade geral da conta. Isso importa porque os padrões de fraude costumam se manifestar de forma diferente conforme o momento da jornada do cliente.