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  • 產業挑戰與痛點

    金融犯罪手法及管道日新月異

    透過使用新科技,以及刺探作業漏洞,犯罪手法推陳出新,犯罪管道亦有多元化趨勢,傳統風險管理模式無法因應新威脅。

    大量數據及複雜交易流程不利偵測

    難以橫跨多重資料來源建立關聯性,察覺隱藏訊息,例如:銀行交易、客戶資料、監測記錄、過往事件報告及其他管道。

    產業挑戰與痛點的插圖
  • 使用情境與方法

    預先建立機器學習演算法

    以行為預測來加強預警,快速識別新型態的犯罪交易與異常事件。

    強化即時分析與管理能力

    針對員工行為的監督、客戶異常交易行為,以強化分析及管理來識別潛在風險,達到預防目的。

    增強安全及風險控管

    即時判別詐欺的特定模式或可疑行為,並對交易詐欺風險進行評分,對於偏離正常模式的情況主動發送各種類型的詐欺漏洞警示。

    結合 AI 進階識別風險

    運用 AI 人臉辨識技術強化識別 ATM 詐欺,利用認知搜尋來比對資料以找出潛在事件及風險。

    使用情境與方法的插圖
  • 結果

    即時驗證交易內容,大幅減輕管理詐欺案例的工作負擔,並降低財務損失風險。

    涵蓋金融服務全通路,以主動式、智慧化機制來降低詐欺風險,建立業務推展與競爭優勢。

    橫跨預防、偵測、調查階段,因應外部欺詐和內部舞弊,降低相關風險與損失,以及負面客戶體驗。

    結果的插圖

詐欺檢測解決方案架構

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