Se hai scelto di non accettare i cookie di profilazione e tracciamento, puoi aderire all’abbonamento "Consentless" a un costo molto accessibile, oppure scegliere un altro abbonamento per accedere ad ANSA.it.

Ti invitiamo a leggere le Condizioni Generali di Servizio, la Cookie Policy e l'Informativa Privacy.

Puoi leggere tutti i titoli di ANSA.it
e 10 contenuti ogni 30 giorni
a €16,99/anno

  • Servizio equivalente a quello accessibile prestando il consenso ai cookie di profilazione pubblicitaria e tracciamento
  • Durata annuale (senza rinnovo automatico)
  • Un pop-up ti avvertirà che hai raggiunto i contenuti consentiti in 30 giorni (potrai continuare a vedere tutti i titoli del sito, ma per aprire altri contenuti dovrai attendere il successivo periodo di 30 giorni)
  • Pubblicità presente ma non profilata o gestibile mediante il pannello delle preferenze
  • Iscrizione alle Newsletter tematiche curate dalle redazioni ANSA.


Per accedere senza limiti a tutti i contenuti di ANSA.it

Scegli il piano di abbonamento più adatto alle tue esigenze.

Economia

COMUNICATO STAMPA - Responsabilità editoriale di Business Wire

Featurespace lancia Automated Deep Behavioral Networks

Il leader mondiale nella prevenzione della criminalità finanziaria organizzata introduce un livello più profondo di difesa per i settori delle carte e dei pagamenti

Business Wire

Featurespace ha lanciato oggi Automated Deep Behavioral Networks per i settori delle carte e dei pagamenti per offrire un livello di difesa più profondo per proteggere i consumatori da truffe, sottrazione di account e frodi concernenti carte e pagamenti che si stima abbiano causato nel 2020 danni in termini monetari pari a 42 miliardi di dollari.

“Le implicazioni di questo sviluppo vanno ben oltre la lotta contro la criminalità finanziaria organizzata. Si tratta di fatto della prossima generazione dell’apprendimento automatico”, ha affermato Dave Excell, fondatore di Featurespace.

L’invenzione

Questa invenzione, destinata a rivoluzionare la tecnologia dell’apprendimento approfondito, richiedeva l’adozione di un approccio del tutto inedito all’architettura e alla progettazione delle piattaforme di apprendimento automatico. Automated Deep Behavioral Networks è una nuova architettura basata su reti neurali ricorrenti ed è disponibile esclusivamente attraverso l’ultima versione di ARIC™ Risk Hub.

La sfida e la scoperta

La tecnologia dell’apprendimento approfondito trova impiego in numerose aree, come l’elaborazione del linguaggio naturale per prevedere la parola successiva in una data frase, tuttavia il suo utilizzo nella prevenzione di frodi attraverso il rilevamento di frodi concernenti carte e pagamenti, non è stato ottimizzato in modo tale da tutelare le aziende e i consumatori contro le frodi che interessano le carte e i pagamenti. Questa invenzione risolve per l’appunto questo problema.

Le transazioni hanno una natura intermittente, il che rende la comprensione contestuale del tempo una premessa imprescindibile per prevedere il comportamento. In passato, per poter sviluppare dei modelli di apprendimento automatico efficaci ai fini della prevenzione di frodi, gli esperti di scienza dei dati dovevano possedere competenze specialistiche approfondite per identificare e selezionare le corrette caratteristiche di dati; una procedura laboriosa ma essenziale.

Featurespace Research ha sviluppato Automated Deep Behavioral Networks per automatizzare la scoperta delle caratteristiche e introdurre celle di memoria con una comprensione nativa della rilevanza temporale nei flussi delle transazioni, migliorando ulteriormente le prestazioni della soluzione della società ineguagliata nel settore Adaptive Behavioral Analytics. Rilevare una frode prima che il denaro della vittima venga prelevato dall’account costituisce la miglior linea di difesa contro i tentativi di truffa, sottrazione di account e frode intaccante carte e pagamenti. I vantaggi derivabili da Automatic Deep Behavioral Networks per i seguenti gruppi comprendono:

Consumatori:

  • abilitazione di transazioni autentiche con accertamenti ridotti; e
  • identificazione automatica di tentativi di truffa, sottrazione di account e frode concernenti carte e pagamenti prima che il denaro della vittima venga prelevato dal conto.

Esperti di scienza dei dati:

  • rilevamento automatico delle caratteristiche negli eventi associati alle transazioni;
  • estensione della logica dell’apprendimento automatico all’intero stick di modellazione;
  • sfruttamento del carattere irregolare delle azioni umane per identificare comportamenti anomali; e
  • memorizzazione di tutte le scoperte effettuate per mezzo di Adaptive Behavioral Analytics di Featurespace.

Settori delle carte e dei pagamenti:

  • accrescimento della certezza in merito ai punteggi relativi al rischio per tutte le transazioni (aumento del rilevamento dei tentativi di frode durante le transazioni stesse e maggiore efficienza nell’identificazione dei comportamenti autentici con conseguente incremento del numero di transazioni che possono essere accettate);
  • miglioramento delle prestazioni per tutti i tipi di pagamento, compresi i pagamenti a mezzo carta e tramite stanza di compensazione automatizzata/addebito diretto BACS, bonifici, P2P e pagamenti più rapidi;
  • miglioramento dell’identificazione di tentativi di frode d’alto valore e volume ridotto (oltre all’identificazione di tentativi di frode di basso valore e volume elevato);
  • riduzione dell’autenticazione step-up;
  • disponibilità di documentazione sulla governance rigorosa basata su modello, con logica spiegabile, equo processo decisionale e codici di motivazione; e
  • generazione costante e in tempo reale di punteggi con resa elevata e tempi di risposta a bassa latenza per attività business-critical, anche in condizioni di picco.

Excell ha aggiunto: “Siccome i pagamenti in tempo reale, la trasformazione digitale e la domanda da parte dei consumatori richiedono trasferimenti di denaro istantanei, il nostro compito consiste nell’accertare che il settore disponga dei migliori strumenti disponibili per proteggere le organizzazioni e i consumatori dai reati finanziari. Sono immensamente orgoglioso del nostro team addetto alla ricerca e della sua dedizione all’innovazione nel ramo dell’apprendimento automatico per conto dei nostri clienti”.

Informazioni su Featurespace – www.featurespace.com

Featurespace™, specializzato in soluzioni antifrode e antiriciclaggio di denaro, è il leader mondiale nella prevenzione della criminalità finanziaria organizzata. Featurespace ha ideato Adaptive Behavioral Analytics e Automated Deep Behavioral Networks, ove entrambe le soluzioni sono disponibili tramite la piattaforma ARIC™, un software di apprendimento automatico in tempo reale che valuta i rischi associati ad eventi in più di 180 Paesi diversi per prevenire frodi e reati finanziari.

ARIC™ Risk Hub impiega funzionalità di rilevamento di anomalie avanzate e spiegabili per permettere agli istituti finanziari di identificare automaticamente i rischi, rilevare prontamente nuovi tentativi di frode e identificare attività sospette in tempo reale. Più di 30 importanti istituzioni finanziarie a livello mondiale fanno affidamento su ARIC per proteggere la propria attività e i propri clienti. Tra i clienti dichiaratisi pubblicamente tali compaiono: HSBC, TSYS, Worldpay, NatWest Group, Contis, Danske Bank, ClearBank, AK Bank e Permanent TSB.

Il testo originale del presente annuncio, redatto nella lingua di partenza, è la versione ufficiale che fa fede. Le traduzioni sono offerte unicamente per comodità del lettore e devono rinviare al testo in lingua originale, che è l'unico giuridicamente valido.

Michael Touchton, Featurespace
Responsabile, Relazioni pubbliche e Comunicazioni
Michael.touchton@featurespace.com
+1 (423) 364-5491

Permalink: http://www.businesswire.com/news/home/20210225005842/it

Video Economia


Vai al sito: Who's Who

Modifica consenso Cookie