Veja como funciona o RapidCanvas.
Marcar uma demonstração
Os comerciantes no atual panorama digital enfrentam um desafio crítico: proteger os seus clientes e a si próprios da crescente ameaça de fraude. À medida que os autores de fraudes se tornam mais sofisticados, a luta pela segurança financeira intensifica-se. Para resolver este problema, uma empresa de serviços financeiros da Fortune 200, que oferece soluções de pagamento para comerciantes a nível mundial, deparou-se com um estrangulamento no seu sistema atual. Atualmente, os cientistas de dados avaliam manualmente o impacto de uma ferramenta de proteção contra a fraude em cada comerciante, o que dificulta a escalabilidade. Este estudo de caso explora como, através da colaboração com o RapidCanvas, o líder desbloqueou uma solução baseada em IA que transformou a sua abordagem. Esta nova ferramenta permite que não especialistas realizem avaliações de impacto, permitindo que a empresa forneça recomendações de proteção proactivas e construa relações mais fortes com os seus clientes, através da sua oferta de proteção contra a fraude.
1. Análise de estrangulamento
Os cientistas de dados, responsáveis pela análise dos dados de cada comerciante e pela recomendação de regras de fraude optimizadas, estavam sobrecarregados pelo volume e complexidade da informação. Isto criava longos tempos de espera para os comerciantes e limitava a sua capacidade de lidar proactivamente com as ameaças emergentes. A análise manual impedia a empresa de avaliar eficazmente o impacto da ferramenta de proteção contra a fraude nos novos comerciantes e de aumentar o apoio aos já existentes.
2. Conhecimentos limitados
A análise manual centrava-se frequentemente num subconjunto de dados disponíveis, negligenciando informações potencialmente valiosas escondidas em camadas mais profundas. As regras estáticas baseadas em dados históricos também dificultam o acompanhamento das tácticas em constante evolução dos autores de fraudes.
3. Impacto no sucesso do cliente
Os longos tempos de espera para as recomendações de regras por parte da equipa de Sucesso do Cliente e, posteriormente, dos comerciantes, dificultavam a capacidade de estes resolverem prontamente potenciais problemas de fraude. Este facto poderia levar à perda de receitas e a experiências negativas por parte dos clientes. Sem explicações claras para as recomendações de regras, a compreensão e a adesão dos comerciantes também eram limitadas, o que poderia levar a uma resistência ou a um atraso na implementação.
A solução RapidCanvas resolveu esses desafios automatizando todo o processo de análise de dados e recomendação de regras, e permitindo que os comerciantes vissem o impacto da ferramenta de proteção contra fraudes do líder.
Integração de diversas fontes de dados
Usando um repositório de dados seguro e central, foi possível ingerir perfeitamente diversas fontes de dados de comerciantes, como logs de transações, dados de comportamento do usuário, informações do dispositivo e eventos históricos de fraude. A plataforma RapidCanvas ajudou a empresa a construir um pipeline de dados confiável e escalável que poderia automatizar todo o processo, desde a ingestão de dados e mensagens até recomendações de regras usando IA e relatórios.
Deteção de padrões de fraude com base em IA
O desenvolvimento da solução envolveu a experimentação de várias técnicas de modelação como árvores de decisão, florestas aleatórias, agrupamento k-means e deteção de anomalias para escolher automaticamente o modelo com melhor desempenho. A aprendizagem automática foi assim utilizada para identificar padrões e anomalias ocultos nos dados de cada comerciante. Os modelos aprendem e evoluem continuamente, adaptando-se automaticamente aos padrões de fraude emergentes.
Geração dinâmica de regras
Aproveitando os insights da análise, foram geradas recomendações de regras personalizadas específicas para o perfil de risco e o modelo de negócios de cada comerciante. Isto eliminou a necessidade de abordagens genéricas e de tamanho único. Foram também partilhadas explicações claras para cada recomendação de regra, permitindo que a equipa de Sucesso do Cliente compreendesse a lógica subjacente e as comunicasse eficazmente aos comerciantes.
Painéis de controlo intuitivos
Todas as informações e recomendações foram apresentadas num painel interativo e de fácil utilização para facilitar a interpretação pela equipa de Sucesso do Cliente e a comunicação com os comerciantes. O painel destacava as principais áreas de preocupação, priorizava as recomendações e oferecia passos acionáveis para os comerciantes tomarem, promovendo a tomada de decisões rápidas e informadas.
A adoção da solução de IA RapidCanvas transformou as capacidades de deteção de fraudes da empresa:
Com o RapidCanvas, a avaliação do impacto da ferramenta de proteção contra a fraude foi simplificada através da utilização de uma interface de fácil utilização que permite que os cientistas de dados realizem avaliações de impacto. Isto não só liberta recursos valiosos de ciência de dados, como também permite tempos de resposta mais rápidos no fornecimento de recomendações aos comerciantes.
A análise de dados e as recomendações de regras foram geradas em tempo real, libertando os cientistas de dados e capacitando o apoio ao cliente para acções imediatas e melhorando a sua eficiência.
A análise orientada por IA levou a recomendações de regras altamente precisas e relevantes, melhorando significativamente a eficácia da deteção de fraudes.
Com esta implementação, os utilizadores empresariais do lado das operações de Sucesso do Cliente foram capacitados com conhecimentos gerados facilmente através da interface sem código do RapidCanvas.
Todo o projeto, incluindo a instalação inicial da infraestrutura personalizada, foi entregue à empresa em semanas, acelerando o processo de aproveitamento dos insights e de obtenção de valor da IA. Com projectos subsequentes, o tempo para ver o valor continuará a diminuir, tornando a IA acessível e viável para os utilizadores empresariais.
Tempos de resposta mais rápidos, proteção personalizada e maior segurança resultaram numa maior satisfação e fidelização dos comerciantes. Estes puderam ver o impacto da ferramenta de proteção contra a fraude e o seu impacto nas suas receitas e nos casos de fraude.
Com esta implementação, a equipa assegurou a integração perfeita de novos comerciantes e a otimização contínua dos já existentes, garantindo uma proteção abrangente contra a fraude para todos.
Ao adotar a deteção de fraudes baseada em IA, o líder em tecnologia financeira não só eliminou os estrangulamentos manuais, como também revolucionou a sua abordagem à proteção dos comerciantes. A sua nova ferramenta, de fácil utilização, permitiu que não especialistas realizassem avaliações de impacto da ferramenta de proteção contra a fraude, simplificando o processo tanto para a empresa como para os seus comerciantes. Isto, por sua vez, permitiu que os comerciantes recebessem recomendações personalizadas e em tempo real para as regras de deteção de fraude, garantindo uma defesa proactiva contra ameaças emergentes. Isto traduziu-se numa maior eficiência, numa segurança mais forte e, em última análise, numa maior confiança e lealdade por parte dos seus clientes.
.svg)
.svg)
