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Modelo de prevención
OnBoarding & KYC
- Inicio y cambios en:
Teléfono, IP, Email, Geolocalización, Dispositivo. - Edad persona.
- Inteligencia colectiva.
- Tiempos por sección.
Biometría Conductual
- Movimiento en mousse (web) o deslize (celular).
- Patrones de click + teclado.
- Accesibilidad del usuario para ser contactado ó identificado
Inicio de sesión
- Sesión simultanea en diferentes dispositivos.
- Número de intentos en el login.
- Cambio de Contraseña.
- Tiempo y actividad en cada sesión.
Actividad cuenta
- Saldo mínimo mensual.
- Analisis estadistico del saldo como media, mediana y varianza.
- Tiempo entre entradas y salidas.
- Entropía de la cuenta
¿Quiénes Sómos?
Nuestro CTO tiene una maestría en Data Science por la Universidad de Stanford y +20 años de experiencia desarrollando modelos de Machine Learning para la industria Financiera
Nuestros consultores cuentan cada uno con más de 30 años en diferentes áreas de Prevención de Fraude para Instituciones de renombre.
Nuestro CEO fue víctima de varios fraudes y desarrolló la red colaborativa en prevención de fraude más grande de LATAM a través de contenido de alto impacto.
Resultados
↑91%
Tasa de detección
↓3%
En falsos positivos
↑10 M
Cuentas protegidas
1 Red
Colaborativa
Contamos con los mayores estándares Internacionales de protección a la información
Network
Casos de éxito
Director de Fraude
“Las cuentas mula pasaron de crecer a triple dígito a dejar de ser un problema en semanas .”
Head of Fraud
“Hemos reducido significativamente el tiempo dedicado a prevención y atención de cuentas mula.”
AI Manager
“Aplicar análisis conductual a nivel cuenta añade una capa extra de seguridad sin afectar la experiencia del usuario.”
Risk Manager
“A nivel corporativo es necesaria la participación de todo el ecosistema en medios de pago para detectar las cuentas mula oportunamente.”
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Mesas Redondas