Solución de prevención de fraude en tarjetas

SENTINEL PREVENTION es una herramienta especializada en la prevención de las pérdidas ocurridas debido al fraude en transacciones con tarjetas de crédito, débito y propias, en los siguientes canales: POS, ATM, ventanilla, corresponsalía y comercios. Enfocada al negocio emisor y adquirente, mediante un monitoreo real time y near real time.

Posee herramientas complementarias como redes neuronales, árboles de decisión y redes bayesianas, que procuran una mínima afectación al negocio y disminución del falso/positivo.

CAPACIDADES

EMISOR

  1. Obtener perfiles individualizados del comportamiento del  tarjetahabiente, basados en el histórico de sus transacciones y manteniéndolos actualizados de forma automática.
  2. Parametrizar modelos de análisis transaccionales basados en reglas para determinar eventos inusuales.
  3. Integrar múltiples datos como: estadísticas, acumuladores, perfiles, score marca, IP, información monetaria y no monetaria, así como cualquier otro dato externo.
  4. Generar bloqueos automática o manualmente para tarjetahabientes, productos y transacciones.
  5. Evaluar las reglas por índices de filtrado, efectividad y falso/positivo en un ambiente simulado, previo a su puesta en producción.
  6. Administrar un flujo de análisis de eventos inusuales, que permita visualizar el histórico de transacciones del cliente, las acciones de seguimiento, los cambios de estados durante el proceso de  investigación y la posibilidad de adjuntar archivos.
  7. Monitorear las transacciones de los tarjetahabientes previo y posterior a su autorización.

ADQUIRENTE

  1. Obtener perfiles de comportamiento del comercio, calendarizando temporadas de forma individualizada para cada establecimiento.
  2. Proyectar la actividad esperada de los comercios e identificar aquellos que presentan variaciones positivas o negativas en su facturación y en sus depósitos.
  3. Monitorear los puntos base de fraude y los puntos base de contracargos de cada establecimiento comercial y definir umbrales de alertamiento.
  4. Generar bloqueos automática o manualmente para comercios o tarjetas.
  5. Parametrizar modelos de análisis transaccionales basados en reglas para determinar eventos inusuales.
  6. Integrar múltiples datos monetarios y no monetarios, así como cualquier otro dato externo.
  7. Evaluar las reglas por índices de filtrado, efectividad y falso/positivo en un ambiente simulado, previo a su puesta en producción.
  8. Monitorear las transacciones de los tarjetahabientes previo y posterior a su autorización o pago.

Arquitectura del Sistema