Schnellrestaurant-Kette
Mineralölkunde
Einzelhandelskunde
Durchschnittliche Betrugsrate
Steuern Sie Betrugsrisiken, ohne dabei Umsatz zu Verlieren
Mit unserer Lösung erhöhen Sie valide Umsätze, indem Sie mehr Transaktionen mit realen Kunden zulassen und gleichzeitig Personen und Netzwerke blockieren, die Chargebacks verursachen.
Betrugserkennung
Nutzen Sie die Möglichkeiten von maschinellem Lernen, um Betrugsverluste zu reduzieren und die Kundenakzeptanz zu erhöhen. Die branchenführende Link-Analyse bildet das gesamte Kundenuniversum ab, um gefälschte Konten und betrügerische Gruppen zu erkennen.
EMV 3D-Secure Authentication
Die Anreicherung der übermittelten Daten ermöglicht es dem Kartenherausgeber, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Authentifizierungsrate zu steigern. Dieses Sicherheitsplus sorgt für Zahlungsabläufe mit weniger Reibungsverlusten. Vor allem aber wird dadurch die Haftung für Chargebacks vom Händler zum Kartenherausgeber verlagert.
Intelligentere Tools zur Betrugserkennung, die Sich Ihrem Business Anpassen
Über die Vorteile globaler oder branchenüblicher Daten hinaus, isoliert Fraud Detect Ihre Daten und lernt aus ihnen. Dieser Ansatz bietet nicht nur eine unübertroffene Performance, sondern macht auch die Daten hinter den Betrugs-Scores und -modellen transparent, sodass Sie daraus Erkenntnisse ziehen können.
Zutaten für ein Erfolgreiches Betrugsmanagement-Programm
Umfassendes
Dashboard
Kundenzentriertheit
Händlerspezifische
Modelle
Link-Analyse
Maschinelles
Lernen
Gehen Sie Beim Schutz Ihrer Marke Proaktiv Vor
Verluste des Einzelhandels durch digitalen Kartenbetrug bis 2023 1
Jährliche Ausgaben für Betrugsschutz durch den Online-Handel bis 2023 2
Prognostizierter Verlust des Einzelhandels durch Kartenbetrug bis 2022 3
Sie Haben die Vision. Wir Bieten Ihnen die Passende Lösung
Gemeinsam arbeiten wir Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen heraus und zeigen Ihnen, wie Sie unsere Lösungen optimal nutzen können, um Ihre Vision Wirklichkeit werden zu lassen.
Ideen und Inspiration auf Englisch
*Die oben aufgeführten Ergebnisse beschreiben die Implementierungsmetriken im Vergleich zu aktuellen und früheren Anbietern.
Sources: 1: Juniper Research, Forschungsreport Online Payment Fraud 2020; 2: LexisNexis, Studie Risk Solutions 2020 True Cost of Fraud; 3: Juniper Research, Pressemitteilung 2017; 4: Ad Source: Forschungsreport Businesswire, Marqeta Fraud 2020