Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
ML tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
04
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
03
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
02
Gerçek zamanlı işleme
01
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda dolandırıcılık önleme çözümleri
Size Tractus nasıl yardım edebilir
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl yardım edebilir
Bize Ulaşın
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda
dolandırıcılık önleme çözümleri
ML tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
04
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
03
Gerçek zamanlı işleme
02
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
01
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl yardım
edebilir
Bize Ulaşın
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda
dolandırıcılık önleme çözümleri
ML tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
04
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
03
Gerçek zamanlı işleme
02
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
01
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl
yardım edebilir
Bize Ulaşın
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda
dolandırıcılık önleme çözümleri
ML tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
04
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
03
Gerçek zamanlı işleme
02
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
01
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl
yardım edebilir
Bize Ulaşın
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda dolandırıcılık önleme çözümleri
ML tabanlıDolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
04
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
03
Gerçek zamanlı işleme
02
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
01
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın
Size Tractus nasıl
yardım edebilir
Bize Ulaşın
Makine öğrenimi, birçok değişkenle büyük veri kümelerini işleyen ve kullanıcı davranışı ile dolandırıcılık eylemleri olasılığı arasındaki bu gizli ilişkileri bulmaya yardımcı olan algoritmalar oluşturmaya olanak tanır.
Tractus etiketli veriler, eğitimli bir denetimli model, birleşik modeller ve ekspres doğrulama ile sahtekarlığı önleyebilir.
Kara para aklamanın önlenmesi için makine öğrenimi
Kredi başvurusu dolandırıcılığının önlenmesi
Bankacılık ve kredi kartı ödemelerinde dolandırıcılık tespiti
E-Ticaret, Telekomünikasyon ve Sigortalarda dolandırıcılık önleme çözümleri
ML tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri verileri daha hızlı işlemesi ve daha az manuel işlem gerektirmesidir. Örneğin, Akıllı algoritmalar doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
Verilerdeki gizli ve örtük korelasyonu bulma
04
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
03
Gerçek zamanlı işleme
02
Olası Dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
01
Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümü'nde
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki (yüksek performanslı analitik), makine öğrenimindeki ve diğer yapay zeka (AI) biçimlerindeki ilerlemelerle birlikte çok büyük adımlar attı. Dolandırıcılık hayatımızın her alanını etkiler; mal ve hizmetler için ödediğimiz bedeli yükseltir, vergiyi ve kaynakları israf eder, hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi, son yıllarda çok fazla tanındı ve yaygınlaştı. Endüstri, ilgisini kural tabanlı dolandırıcılık algılama sistemlerinden makine öğrenimi tabanlı çözümlere kaydırdı.
“Tractus Identity Fraud” makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin üstesinden gelmek ve gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanları ve neden kodları oluşturmak için bir grup müşteriden gelen geri bildirim verileriyle eğitilmiştir.
Daha iyi bir müşteri deneyimi sağlamak için güçlü bir makine öğrenimi (Machine Learning - ML) aracı olan Dolandırıcılık Tespitini kullanarak yanlış pozitifleri azaltırken daha fazla müşteri edinin.
Dolandırıcılık Tespiti
Bize Ulaşın