Detección de fraudes

Cómo se crean plataformas modernas de detección de fraudes con Redis Enterprise

Las empresas más importantes impulsan la detección del fraude en tiempo real con Redis Enterprise, no te quedes atrás

Somos concientes que con el crecimiento exponencial de las transacciones en línea, detectar y mitigar el fraude es ahora más complejo que nunca. Además está construida para manejar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, herramientas para impulsar el análisis estadístico en tiempo real, y proporcionar un alto rendimiento de escritura consistente con baja latencia.

Las plataformas digitales modernas añaden una complejidad sin precedentes a la detección del fraude

Las plataformas de pagos digitales y móviles actuales son mucho más complejas y están más distribuidas. Sabes que presentan muchas más vulnerabilidades de software y operan con un nivel de interconexión para el que las técnicas tradicionales de detección del fraude no fueron diseñadas originalmente.

Mantener el ritmo de las transacciones instantáneas es cada vez más difícil, pero nosotros te ayudamos

Gracias a las modernas plataformas de software, las transacciones se ejecutan casi instantáneamente, pero la otra cara de la monenda es que la misma velocidad de procesamiento que crea una gran experiencia para los clientes deja a los bancos y procesadores de pagos con menos tiempo para identificar y reaccionar ante el fraude.

Es de dominio público que la identidad digital conlleva un riesgo de fraude mucho mayor

La información personal, que antes se verificaba con documentos físicos, se almacena ahora en línea, lo suficientemente accesible como para que una sola filtración de datos ponga a millones de personas en riesgo de robo de identidad, usurpación de cuentas y creación de identidades falsas. Hay miles de casos.

Entonces ¿cómo responde Redis Enterprise a los retos de la detección de fraudes en tiempo real?

No querrás que tu empresa pierda, como muchas empresas, cada año decenas de miles de millones de dólares a causa del fraude, ¿no? Podías tener multas, liquidaciones y erosión de la confianza y la lealtad de los clientes que sustentan el sector de los servicios financieros. Confía en los métodos más avanzados que tu organización necesita de detección de fraudes para mantenerte al día con los nuevos actores maliciosos debidos aumento de la complejidad, el volumen y la velocidad de las transacciones en línea de hoy en día.

Puntúa las transacciones más rápido gracias a las inferencias de la IA situada

Con Redis Enterprise utiliza los modelos de aprendizaje profundo directamente donde residen tus datos para aumentar drásticamente el rendimiento, permitiendo un análisis de fraude más rápido y preciso.

Mantén actualizada la identidad digital de los clientes en tiempo real

Redis Enterprise te proporciona las capacidades necesarias para crear y almacenar la identidad digital: alto rendimiento de escritura con una latencia mínima, búsquedas de geolocalización e identidad, y múltiples modelos de datos.

Reduce los costes con un análisis estadístico de alta velocidad

Losfiltros de Bloom, las series temporalesy otras estructuras de datos de Redis Enterprise te permiten comprobar con eficacia las transacciones en función de patrones conocidosantes de decidir si es necesario un análisis forense exhaustivo.

Conoce unos clientes destacados

Utilizar Redis Enterprise en nuestro servicio de detección de fraudes ha sido la mejor decisión para nuestra organización. Nos ha permitido gestionar con facilidad miles de transacciones al día, mantener el ritmo de nuestro crecimiento exponencial y aumentar la velocidad de detección de fraude para todos nuestros clientes.

Ravi Sandepudi

Head of Engineering, Simility

Estas son las funciones del producto

Aplicación de IA y aprendizaje automático

Modelo de IA colocalizado con IA de Redis

Cada vez más para mejorar la velocidad y la precisión de las plataformas de detección de fraudes se utilizan la IA y los modelos de aprendizaje automático, pero la necesidad de consultar los datos de referencia almacenados en una base de datos independiente genera una sobrecarga en la red que hace que los tiempos de procesamiento sean mucho más lentos. Tenemos la solucción: Redis Enterprise te permite servir modelos de aprendizaje profundo directamente en el lugar donde se encuentran sus datos para aumentar drásticamente el rendimiento, lo que permite un análisis del fraude más rápido y preciso.

Procesamiento de datos programable con RedisGears

Además, RedisGears es un motor sin servidor para el procesamiento de datos de transacciones, lotes y eventos en Redis que permite ejecutar funciones en Redis con una capacidad de programación infinita. RedisGears permite casos de uso como el almacenamiento en caché de escritura, el procesamiento de eventos y el uso de múltiples modelos juntos en Redis, así podrás potenciar un análisis de fraude más sofisticado.

Creación y actualización de identidades digitales

Redis Enterprise como caché para los perfiles de usuario

Poder almacenar y acceder rápidamente a los perfiles de los usuarios es esencial para verificar la identidad de los clientes y así prevenir el fraude. Para evitar que se produzcan fraudes mientras se procesan las transacciones, las empresas pueden usar Redis Enterprise que puede actuar como una caché de alta disponibilidad para los datos del perfil del usuario y de la sesión.

Redis Enterprise como base de datos en memoria para la identidad digital

Las identidades digitales que examinan el historial de transacciones junto con la información del usuario deben actualizarse constantemente para funcionar correctamente. Redis Enterprise te proporciona el alto rendimiento de escritura y la baja latencia necesarios para actuar como base de datos principal para almacenar y actualizar las identidades digitales en tiempo real.

Usa RedisGraph para realizar un seguimiento a las relaciones y luchar contra el fraude sintético

Las bases de datos gráficas que pueden rastrear las relaciones a nivel de atributos se están utilizando cada vez más para detectar fraudes sintéticos, en los casos que se crean múltiples identidades falsas a partir de una combinación de información personal real y falsificada. RedisGraph te permite que el procesamiento de gráficos para estos casos de uso se ejecute hasta 600 veces más rápido que cualquier otra base de datos de gráficos.

Impulso del análisis estadístico de alta velocidad

Detección de anomalías con RedisTimeSeries

RedisTimeSeries te permite introducir y consultar millones de métricas y eventos por segundo para el análisis histórico y la detección de anomalías, con soporte para operaciones de introducción de datos increíblemente rápidas e integraciones con plataformas de visualización de métricas existentes.

Detección de conjuntos con RedisBloom

Los filtros de Bloom son estructuras de datos probabilísticos que se utilizan para determinar si un elemento forma parte o no de un conjunto. RedisBloom te proporciona una implementación rápida y eficiente de los filtros Bloom que pueden ser consultados para ver si una transacción particular está presente en una lista de patrones fraudulentos conocidos para ayudarte así a decidir si es necesario un análisis forense más profundo.

Fiabilidad y la simplicidad operativa garantizadas

Tolerancia a los fallos, resiliencia y alta disponibilidad

Redis Enterprise utiliza una arquitectura de clústeres compartidos y es tolerante a fallos en todos los niveles. Dispone de conmutación por error automatizada a nivel de proceso, para nodos individuales, e incluso a través de zonas de disponibilidad de la infraestructura, así como persistencia ajustable y recuperación de desastres.

Streaming y externalización de eventos con Redis Streams

Además, Redis Enterprise puede actuar como un almacén de eventos con Redis Streams que soporta plataformas de detección de fraude diseñadas para introducir y analizar grandes cantidades de transacciones en tiempo real.

Múltiples modelos y estructuras de datos para la detección del fraude en tiempo real

Al combinar varios módulos y estructuras de datos de Redis, Redis Enterprise alimenta varios componentes de tu plataforma de detección de fraudes. Así tendrás una arquitectura más sencilla que puede procesar datos en varios modelos sin necesidad de ejecutar varios bases de datos de clientes y conectores.

Próximos pasos