Motores de riesgo transaccionales ¿solución eficaz para reducir agresivamente el fraude electrónico?
Abstract
En este artículo se mostrará una descripción general de cómo los motores de riesgo transaccional, pueden ayudar a reducir las cifras de fraudes electrónicos en el sector financiero a nivel mundial, a partir de un algoritmo de aprendizaje que sea capaz de evaluar desdeuna serie de entradas variables, un patrón de operación, que permita identificar el perfil de usuario, y así validar la autenticidad de quien realiza la transacción. This article provides an overview of how engines will display transactional risk , can help reduce the numbers of electronic fraud in the financial sector worldwide , from a learning algorithm that is able to assess from a series variable inputs, a pattern of operation to identify the user profile , and thus validate the authenticity of a transactor .
