Was wir machen

Eine Machine Learning für Betrugs- und Risikomanagement

Entscheidungen auf Abruf, Arbeiten auf Massendaten- Niveau

Zur Auswahl stehen eine Cloud-basierte Lösung oder ein Vor-Ort-Einsatz in Ihrem Rechenzentrum. Flexible und schnelle Ausführung, kombiniert mit einzigartigen Features und Funktionen, angefertigt zum Zweck der Betrugsbekämpfung.

 

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Feedzai Anti-Fraud

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Eine außergewöhnliche Kombination von Mensch & Maschinen-Intelligenz

Wir nutzen fließendes machine-learning, gepaart mit menschlicher Erkenntnis und Intuition. Die Verbindung von beidem schafft eine starke Kombination, die den Betrug sowohl versteht als auch verhindert. Diese innovative Intelligenz bedeutet, dass Fedzai die Zukunft Ihres Unternehmens vor betrügerischen Technologien, konstruiert, um Ihrem Unternehmen zu schaden, schützt.

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Die Kraft, Daten in unbegrenzte Möglichkeiten zu verwandeln

Je mehr Daten Sie haben, desto mehr Leistung kann Ihr Unternehmen für die Erkennung und Prävention von Betrug gebrauchen. Sie müssen sich nicht mehr durch die immense Menge an Daten und Informationen einschüchtern lassen. Feedzai hilft Ihnen dabei, trotz überwältigender Datenmenge zu florieren und verwandelt Massendaten in Einsichten und Instrumente, die das Risiko reduzieren und Betrug verhindern.

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Ändern Sie die Regeln und das gesamte Spiel

Wir haben eine leistungsstarke Plattform mit Vorausschau in die nächste Generation der Betrug-Technologie aufgebaut und bieten einen echten Nutzen für Daten aus neuen und unerwarteten Quellen. Feedzai sieht Commerce-Transaktionen als Ökosystem-Modell, wir sprengen das konventionelle Denken über Risiken und bieten einen wegweisenden Ansatz für Betrugsschutz.

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Es ist schon interessant, über unsere Technologie zu lesen, aber es ist faszinierend, sie in Echtzeit arbeiten zu sehen.

Kontaktieren Sie uns heute und wir planen eine Demo. Die Benchmark, die mit der Ground Truth der tatsächlichen Rückbuchungen und anderem betrügerischen Verhalten arbeitet, bietet einen Kopf-an-Kopf-Vergleich der Feedzai Erkennungs-Leistung mit früheren Transaktionsprotokollen – hier zeigt sich der machine learning beim maschinellen Lernen.

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