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ソリューション:安全な取引

安全な決済で、
信頼を育む。

不正を未然に防ぎ、成長を可能にするカスタマーエクスペリエンスを向上させます。

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不正行為解決の鍵となる
トランザクションの
モニタリング

不正行為の大部分は、完全に確認されたユーザーから発生しています。KYCはユーザーの身元確認に役立つ一方、その信頼性を保証するものではありません。ユーザーのアクティビティやトランザクションを監視することで、ユーザーの意図についてさらなる洞察を得ることができ、不正行為の検知に役立ちます。Piのような堅牢なトランザクション監視システムは、フリクションのないユーザー体験を確保しながら、不正行為を正確に検出します。

37%

会社の不正対応に嫌な思いをした顧客のうち37%が、口座を閉鎖したり、利用を最小限に抑えたりした。1

2/3rd

購入拒否の3分の2は誤検知。2

40%

チャージバックを申請した顧客のうち40%は、2ヶ月以内に再びチャージバックを試みる。3

Piの素早いアプローチで、
効果的な不正管理を
実現。

Piは、迅速な意思判定でより大きな俊敏性を提供する、堅牢なリアルタイム不正検知システムです。複数のソースからのデータを活用し、ビジネスルールやプロセスを自動化することで、顧客(およびその顧客)を保護する効果的な意思決定を行うことができます。顧客データの履歴、利用パターンなどを組み合わせて、新たな脅威や不正の可能性を検出します。疑わしい行動は、ダイナミックな機械学習ベースによるユーザーのリスクスコアに反映される追加措置を適用させることが出来ます。

Pi by Paytm White Logo
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下の図をスワイプするとPiがプロジェクトによってどのように拡張、縮小、またはどちらも同時にできるか見ることができます。 transaction fraud

Pi by Paytm White Logo

ワークフローの
自動化

複数のソースからのリアルタイムデータを活用して、意思決定のワークフローを自動化するルールやプロセスを作成します。数分以内にルールを作成し、シミュレーションし、展開することができます。

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コーディング不要の
ルールビルダー

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ルールシミュレーション実験

よりスマートな
調査

不正のトリガーを分析し、意味のあるユーザーインサイトを導き出すために、同僚と協力することでのマニュアルレビューを効率化。ルール決定に対する例外をリストで管理します。

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コラボレーティブ
ケース・マネジメント

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リスト・マネジャー

新たな脅威を検知

Piの機械学習ベースの不正検知モデルは、精度を向上させ、誤検知を最小限に抑えるフィードバックループを備えており、脅威が出現した時点で阻止します。

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アノマリー検出

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閾値とルールの提案

チャージバックの責任を制限

チャージバックの責任を回避するために必要なときだけ3Dセキュアを促します。信頼できる顧客にはフリクションのない体験を提供します。

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チャージバック責任シフト
のためのダイナミック
3Dセキュア

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警告とレポート

トランザクション
詐欺に終止符を打つ
準備はできて
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