統合された総合分析

何層もの遠隔測定を積み重ね、各データソースから個別に不正アラートをプッシュする従来の不正ソリューションとは異なり、BioCatchのContinuous Behavioral Sequencingテクノロジーは、複数の機械学習エンジンを並行して使用し、何千もの不正シグナルを文脈に合わせて分析する。

セッションのアクティビティ、意思決定、場所、移動、タイミングなどが、リアルタイムで継続的に解析、照合、合体され、ユーザー、不正、集団の3つのレベルで逸脱が特定される。

継続的なユーザー検証と認識

躊躇、アプリケーション内の異常なナビゲーション、リモート・アクセス・ツールの存在、コピー・アンド・ペーストのアクティビティ、タイピング・ケイデンス、セッション中のアクティブな電話など、既知の不正行動属性と一致するユーザの通常の行動の逸脱は、固有のセッション中の各ユーザの真正性を評価するために使用される。

個人のニーズや行動は、その目的、必要性、欲求によって、ゆっくり変化することもあれば、急速に変化することもあります。このような変化を分析に反映させ、コンテキストデータに基づき、BioCatchのCBSテクノロジーだけが、これらの変化が合法的なものなのか、恒久的なものなのか、詐欺的なものなのかを最も正確に判断し、そのユーザーのセッション属性に特化した高精度のリスクスコアを提供することができます。

実績のあるリスクモデリング
プロファイルマッピング

以前はセッションの活動が不正かどうかを判断するのは簡単でしたが、今日の現実はまったく異なっています。適切なデータと分析エンジンがなければ、高い確率で偽陽性が発生することなく、本物の活動と不正な活動を区別することはほぼ不可能です。

口座開設、口座乗っ取り、詐欺の識別、マネーロンダリングの検出など、顧客によって検証され、業界で実証済みの詐欺およびマネーロンダリング・モデルは、継続的に強化され、数千億のユニーク・セッションに対してテストされ、リスク・モデルと真正および詐欺プロファイルを改良しています。これらのプロファイルは、リアルタイムのセッション活動の継続的な収集と比較され、より正確にリスクを判断します。

CBSでは、顧客とのやりとりを何十億もの履歴セッション、既知の真正および不正プロファイルと照らし合わせて精査し、何百種類もの不正手口と相関させることで、リスクスコアと予測インテリジェンスを提供し、FRAMLの対応ガイダンスに役立てる。