Jun. 2023 | Nyheder | AI, Fraud, Machine Learning, Svindel

Sofistikerede online svindelangreb kan kun stoppes ved at bruge lige så avanceret teknologi. Og her kommer Experian ind i billedet – vi har nemlig skabt en kraftfuld løsning til forebyggelse af svindel, som vi gerne vil vise dig.

Den 15. juni afholdte vi et spændende webinar, hvor vi dykker ned i forebyggelse af svindel ved hjælp af avanceret AI-teknologi. Ved at benytte denne banebrydende teknologi kan du forbedre nøjagtigheden af registrering af svindel markant, reducere falske positiver, maksimere acceptfrekvensen og generere øjeblikkelige beslutninger for at optimere kundeoplevelsen.

På webinaret vil Özgür Ekici, Senior Product Manager hos Experian demonstrere, hvordan Experian bruger AI til at overliste svindlere og beskytte vores kunder og deres kunder. Han vil specifikt fremvise vores kraftfulde løsning til forebyggelse af svindel, AiDRIAN, som kombinerer en tilpasset AI-drevet Machine Learning-model med enhedsprofileringsdata. Ved at gense webinaret får du en dybere forståelse for, hvordan Experian kan hjælpe dig med at være på forkant mod svindlere. Nogle af løsningens fordele:

  • Identificer 99,9% af alle transaktioner nøjagtigt.
  • Reducer antallet af falske positive med 60 %.
  • Maksimer din acceptrate og øg omsætningen med færre falske afslag.
  • Generer øjeblikkelige beslutninger for at optimere kundeoplevelsen.
  • Reducer omkostningerne med færre manuelle gennemgange påkrævet fra dine svindelspecialister.
  • Evaluer hver kunde for at give dynamiske betalingsmuligheder baseret på deres risikoniveau

Og der er meget mere, AiDRIAN kan gøre for din virksomhed for at øge konverteringer og udrydde svindel.

Gå ikke glip af muligheden for at lære mere om Experian AiDRIAN, og hvordan det kan hjælpe dig med at bekæmpe svindel. Se webinaret i dag!

Loading...

Udfyld venligst formularen for at se webinaret

Tag et kig på vores privatlivspolitik hvis du vil vide mere om, hvordan vi opbevarer og benytter dine data.

Would you like to hear from us?