Fluz reduce el fraude interno y logra un aumento del 20% en las tasas de aprobación

Una defensa integrada sin esfuerzo impulsada por IA.

Oscilar se erigió como un aliado significativo para Fluz, combinando su enfoque proactivo y colaborativo con la calidad excepcional de sus modelos de Aprendizaje Automático (ML). En lugar de ser simplemente otro proveedor, Oscilar se convirtió en un colaborador estratégico, defendiendo conjuntamente la visión y los éxitos de Fluz.

Durante su búsqueda de una solución, Fluz encontró varios obstáculos en el camino. Consideraron posibles soluciones como:

Kount, un sistema predominantemente basado en algoritmos predefinidos basados en reglas

Las tasas de aprobación de Riskified eran mucho más bajas de lo que Fluz necesitaba para construir un producto viable.

Alloy fue otro contendiente, pero no tenían modelos de ML que pudieran ayudar a Fluz a prevenir el fraude.

Consideraron brevemente la posibilidad de una solución personalizada interna, pero la naturaleza cambiante e impredecible del fraude de primera parte y los patrones de fraude de pago hicieron que esa opción pareciera llena de incertidumbres.

Aquí es donde destacó la propuesta de valor de Oscilar. Nuestro equipo no se conformó con ser simplemente un proveedor de servicios; buscamos ser un socio. Nos dedicamos a entender los desafíos sofisticados de Fluz, asegurándonos de que sus modelos de ML estuvieran diseñados para abordar sus singulares dolores por fraude de primera parte.