Construisez des plateformes de détection moderne des fraudes avec Redis Enterprise
Avec la croissance exponentielle des transactions en ligne, la détection et réduction des fraudes est devenue plus complexe que jamais. Conçu pour traiter l’IA et les charges de travail dû au machine learning, pour proposer des outils permettant d’effectuer l’analyse statistique en temps réel et fournir un débit constant élevé d’écriture avec une faible latence, Redis Enterprise est la réponse apportée pour une détection des fraudes plus rapide et plus exacte.
Les plateformes de paiement numériques et mobiles sont bien plus complexes et leur distribution est plus importante. Elles représentent des faiblesses logicielles bien plus nombreuses et fonctionnent avec un niveau d’interconnectivité que les techniques de détection des fraudes d’origine n’étaient pas conçues pour détecter.
Grâce aux plateformes logicielles modernes, les transactions sont exécutées pratiquement instantanément. Toutefois, cette même vitesse de traitement permettant une excellente expérience des clients laisse moins de temps pour identifier et réagir aux fraudes.
Les informations personnelles vérifiées avec des documents physiques sont maintenant enregistrées en ligne et sont donc relativement facilement accessible pour qu’un seul accès malintentionné aux données mette en danger des millions de personnes en permettant les détournements de comptes et la création de fausses identités.
Les entreprises perdent des dizaines de milliards de dollars tous les ans sous forme d’amendes, de paiements et d’érosion de la confiance et de la fidélité des clients, des phénomènes sous-jacents au secteur des services. La complexité, le volume et la vitesse croissantes des transactions en ligne d’aujourd’hui implique que votre organisation aura besoin de méthodes plus avancées de détection des fraudes pour continuer à lutter contre les acteurs malintentionnés.
Traiter les modèles d’apprentissage en profondeur directement là où se trouvent vos données dans Redis Enterprise afin d’augmenter très fortement la performance et de permettre une analyse plus rapide et plus juste des fraudes.
Redis Enterprise fournit les éléments nécessaires pour la création et le stockage de l’identité numérique : Débit d’écriture rapide avec latence minimale, recherche de géolocalisation et d’identité et plusieurs modèles de données.
Les filtres de Bloom, la série temporelle et d’autres structures de Redis Enterprise vous permettent de contrôler efficacement par rapport à des structures connues avant de décider si une analyse criminalistique étendue est nécessaire.
L’IA et les modèles de machine learning sont de plus en plus fréquemment utilisés pour améliorer l’exactitude et la vitesse des plateformes de détection des fraudes. Toutefois, le besoin d’interroger les données de référence enregistrées dans une base de données différente crée une charge supplémentaire du réseau qui ralentit les durées de traitement. Redis Enterprise vous permet d’exécuter les modèles d’apprentissage profond directement là où se trouve vos données afin d’augmenter très fortement la demande et de permettre une analyse plus rapide et plus juste des fraudes.
RedisGears est un moteur serverless intégré à Redis qui traite les données de transaction, de lot et celles dépendantes des événements. Il vous permet d’exécuter des fonctions dans Redis avec une capacité de programmation infinie. RedisGears permet d’utiliser des cas comme la mise en cache en write-behind, le traitement d’événement et l’utilisation conjointe de plusieurs modèles dans Redis pour permettre une analyse de fraude plus élaborée.
Pouvoir stocker et accéder rapidement aux profils des utilisateurs est essentiel pour vérifier l’identité du consommateur et prévenir la fraude. Redis Enterprise peut faire office de cache en haute disponibilité pour les données de profils et de sessions afin que les entreprises puissent empêcher les fraudes lors du traitement des transactions.
Les identités numériques qui examine l’historique des transactions simultanément aux informations sur l’utilisateur doivent constamment être adaptées pour pouvoir bien fonctionner. Redis Enterprise fournit le haut débit en écriture et la faible latence nécessaire pour remplir le rôle de base de données primaire et pour la mise à jour des identités numériques en temps réel.
Les bases de données en graphes pouvant suivre les relations au niveau de l’attribut sont de plus en plus utilisées pour détecter la fraude synthétique où plusieurs fausses identités sont créées à partir d’une combinaison d’identités réelles et d’informations personnelles falsifiées. RedisGraph permet le traitement des graphes pour ces cas d’utilisation jusqu’à 600 fois plus rapidement qu’avec les autres bases de données en graphes.
RedisTimeSeries vous permet d’ingérer et d’interroger des millions d’indicateurs et d’événements par seconde pour l’analyse historique et la détection des anomalies et prend en charge les opérations et intégrations rapides d’ingestion avec les plateformes existantes de visualisation des indicateurs.
Les filtres Bloom sont des structures de données de probabilité utilisées pour déterminer si un élément fait partie ou pas d’un ensemble. RedisBloom permet une mise en œuvre rapide et efficace des filtres Bloom qui peuvent être interrogés pour voir si une transaction spécifique est présente dans une liste de structures frauduleuse connues afin de vous aider à décider si une étude criminalistique plus approfondie est nécessaire.
Redis Enterprise utilise une architecture de grappe sans aucun partage et résiste aux erreurs, à tous les niveaux. Elle inclut un basculement automatisé au niveau du processus pour les nœuds individuels et même sur plusieurs zones de disponibilité d’infrastructure ainsi que la persistance réglable et la récupération en cas de sinistre.
Redis Enterprise peut faire office de stockage d’événements avec Redis Streams qui prend en charge les plateformes de détection des fraudes conçues pour ingérer et analyser de grandes quantités de transactions en temps réel.
En combinant plusieurs modules de Redis et des structures de données, Redis Enterprise peut alimenter plusieurs composants sur votre plateforme de détection des fraudes. Il en résulte une architecture plus simple capable de traiter les données au sein de modèles multiples sans avoir besoin de faire fonctionner plusieurs clients et connecteurs de base de données.
