2014年10月29日星期三

CA Risk Analytics打擊欺詐降網上無卡交易風險


近年,網上購物因淘寶而在本地大行其道。然而不少人礙於保安憂慮,對使用信用卡進行網上交易仍有保留。有見及此,CA Technologies近日便推出全新CA Risk Analytics。該新認證技術具有自學能力的智能,能有效降低欺詐事件發生比率,有助減少消費者網上付款的顧忌,增加發卡者收益,使他們更靈活有致地管理欺詐偵測系統。

最新版本的CA Risk Analytics,新增3大特色和功能,包括:增加發卡機構的靈活度和控制力、更佳的顧客體驗,以及在減少欺詐的同時,使得收益及成本控制皆獲提升。新版本讓發卡機構能根據其判斷,實時改變分數值和政策。這讓他們對業務有更大的控制力,從而可以更好地適應市場需求、應對員工流動,以及交易額驟然上升或下降帶來的風險。發卡機構毋須依靠供應商控制系統設定。此外,新版CA Risk Analytics的行為人工智能網絡模型,有效提升從欺詐交易中,偵測合法行為的準確性,有助減少欺詐行為的發生並增加收益。更高的偵測精確度,亦有助於管理交易分析的成本。另CA Risk Analytics中的模型,能更準確地偵測合法的消費者行為,因此不必要再在付款過程中,增加附加身份認證步驟。

智能學習正常交易行為防欺詐

鑑於信用卡盜用情況愈趨嚴重,無卡交易欺詐相關的犯案企圖顯著增加,以致符合EMV聯盟標準的信用卡日益普及,內置晶片和要求PIN密碼的信用卡發行量更與日俱增。

CA Technologies 亞太及日本地區解決方案策略副總裁Vic Mankotia表示:「考慮到當前的交易環境,和已有的欺詐判定指標,市場顯然需要更先進的無卡交易欺詐偵測策略。CA Risk Analytics和其行為人工智能網絡模型所提供的『無接觸』認證,將加強消費者在網上使用信用卡付款的信心,和簡化有關流程。」

CA Risk Analytics包含複雜的行為模式人工智能網絡認證模型,用於評估網上無卡交易風險。人工智能網絡模型源於捕捉個人用戶行為數據,藉此教導機器學習,讓CA Risk Analytics有效分辨合法與欺詐行為。新版本並專為3-D保安協定度身訂造,以實時透明的方式評估交易風險,能夠阻止在3-D保安交易中的無卡交易欺詐行為。CA Risk Analytics會透過追踪交易中的關鍵參與部件,例如信用卡或設備,來分析欺詐模式和合法交易行為;利用機器學習技術,來理解交易中關鍵參與者的正常操作行為,以及偏離有關交易部件的常規交易,從而準確預估欺詐風險。這樣可更精確地評估何時需要額外的交易認證,並有助阻止無卡交易欺詐行為。



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