fraude de primera mano

Prevención de fraude de primera parte impulsada por IA.

Detecta y previene automáticamente el fraude de primera parte en tiempo real para detener actividades fraudulentas de clientes que aparentan ser legítimos.

fraude de primera mano

Prevención de fraude de primera parte impulsada por IA.

Detecta y previene automáticamente el fraude de primera parte en tiempo real para detener actividades fraudulentas de clientes que aparentan ser legítimos.

fraude de primera mano

Prevención de fraude de primera parte impulsada por IA.

Detecta y previene automáticamente el fraude de primera parte en tiempo real para detener actividades fraudulentas de clientes que aparentan ser legítimos.

fraude de primera mano

Prevención de fraude de primera parte impulsada por IA.

Detecta y previene automáticamente el fraude de primera parte en tiempo real para detener actividades fraudulentas de clientes que aparentan ser legítimos.

casos de uso

Prevenga el fraude de primera parte de cualquier nivel de complejidad.

Aborde todo el espectro de métodos de fraude de primera mano, desde el simple abuso de devoluciones de cargo hasta complejos esquemas de vaciado.

casos de uso

Prevenga el fraude de primera parte de cualquier nivel de complejidad.

Aborde todo el espectro de métodos de fraude de primera mano, desde el simple abuso de devoluciones de cargo hasta complejos esquemas de vaciado.

Fraude de Devolución de Cargo

Acumulación de Préstamos

Fraude en la Aplicación

Fraude de Impago

Financiación Fantasma

Devoluciones fraudulentas

Características

La plataforma de gestión de riesgos que hace a tus equipos más efectivos.

Características

La plataforma de gestión de riesgos que hace a tus equipos más efectivos.

asistencia de flujo de trabajo

Cree potentes flujos de trabajo para detectar fraudes al abrir cuentas con Oscilar AI.

Creación de Flujos de Trabajo impulsados por IA

Describe su flujo de trabajo y la lógica de reglas en lenguaje natural y vea cómo cobran vida, adaptadas para escenarios de fraude en la apertura de cuentas.

Aprovecha las Reglas Predefinidas y los Modelos de ML

Implemente fácilmente reglas y modelos de ML para diversos escenarios de fraude en la apertura de cuentas, incluidos el apilamiento de préstamos, el fraude de contracargos y el fraude de solicitudes.

Conjunto de Pruebas Potente

Ejecute pruebas retrospectivas, pruebas A/B y pruebas unitarias con un solo clic para validar los flujos de trabajo de detección de fraude en la apertura de cuentas existentes y nuevas.

seguridad integral

Obtenga una verdadera vista de 360° de sus usuarios y su actividad con inteligencia de dispositivos, señales de comportamiento y más.

Inteligencia de Comportamiento y Dispositivos con Conciencia de Seguridad

El avanzado producto D+B de Oscilar proporciona encriptación y ofuscación de última generación para garantizar la seguridad y prevenir el spoofing y la ingeniería inversa.

Señales Avanzadas de Dispositivos y Comportamiento

Mejore la identificación del cliente y prevenga la toma de control de cuentas con inteligencia de dispositivos, biometría de comportamiento y enriquecimiento de datos.

Integración de Datos de Primera Mano y Marketplace sin Esfuerzo

Conecta tus bases de datos con un solo clic utilizando nuestro sistema de ingesta automatizado y accede a más de 80 fuentes de datos de terceros a través del Mercado de Oscilar.

detección integral

Reduzca la fricción del usuario con autenticación adaptativa basada en riesgos.

Aproveche la tecnología de Oscilar que va más allá de los métodos tradicionales de detección de fraude. Analice los patrones históricos de transacciones de los usuarios, el uso de dispositivos y los datos biométricos de comportamiento para detectar acciones riesgosas con un mínimo de falsos positivos.

Detectar patrones inusuales de transacciones

Identificar cambios sospechosos en el comportamiento del usuario

Aproveche las huellas digitales de los dispositivos y los perfiles de comportamiento avanzados

Analizar los vínculos entre cuentas para descubrir redes de fraude

mejoras en eficiencia

Simplifique las investigaciones con una gestión de casos impulsada por IA.

Priorización Inteligente

Revise los casos priorizados según la urgencia y la gravedad. Asigne fácilmente los casos a las filas de investigación de fraude en la apertura de cuentas especializadas.

Vista Integral del Usuario

Acceda a todos los datos históricos y en tiempo real sobre el usuario y su actividad al alcance de su mano.

Perspectivas de Casos de IA

Reciba explicaciones en lenguaje natural sobre por qué se creó un caso de fraude al abrir una cuenta, junto con información proactiva para agilizar las revisiones.

Preguntas Frecuentes

Me alegra que lo hayas preguntado.

¿Qué es el fraude de primera persona?

El fraude de primera persona ocurre cuando un solicitante o titular de cuenta legítimo falsea información intencionadamente o hace un uso indebido de un producto para obtener un beneficio económico. Entre los ejemplos más comunes se encuentran la falsedad en las solicitudes, la acumulación de préstamos (loan stacking), el impago de la primera cuota, el fraude por saturación de crédito (bust-out) y el abuso de devoluciones o reembolsos. Es difícil de detectar porque la persona puede utilizar una identidad real y comportarse como un buen cliente antes de que aparezca la actividad fraudulenta.

¿En qué se diferencia el fraude de primera persona del fraude de terceros y del riesgo crediticio?

En el fraude de identidad propia, el cliente o solicitante legítimo es quien actúa; en cambio, el fraude de terceros implica que un actor externo utiliza cuentas, credenciales o identidades robadas. El riesgo crediticio suele reflejar la incapacidad de pago, mientras que el fraude de identidad propia implica un engaño o uso indebido deliberado. Los resultados pueden parecer similares, por lo que las instituciones necesitan analizar el comportamiento a lo largo del tiempo, los datos de solicitudes y carteras, las conexiones y los procesos de revisión, en lugar de aplicar una única regla de fraude.

¿Cuáles son los tipos más comunes de fraude directo en los servicios financieros?

Los tipos más comunes incluyen falsificar información en la solicitud, pedir varios préstamos antes de que se actualicen los historiales crediticios, no realizar el primer pago, acumular crédito para luego desaparecer sin pagar, reclamar compras legítimas, abusar de reembolsos o promociones y transferir fondos entre cuentas controladas por el propio cliente. Dado que los métodos varían según se trate de préstamos, tarjetas, depósitos, pagos o comercio, la detección debe adaptarse a cada producto y a la experiencia del usuario.

¿Cómo diferencian las entidades financieras el uso indebido deliberado de las dificultades económicas reales?

Ninguna señal por sí sola demuestra la intención de no pagar. Es mejor que las entidades comparen los patrones de pago y morosidad, el uso del crédito, los cambios en ingresos y saldos, la actividad de la cuenta, los datos de la solicitud, las cuentas vinculadas, los dispositivos, el comportamiento del usuario y las reclamaciones anteriores. También se deben valorar las pruebas contradictorias y las explicaciones razonables de dificultades económicas. Si existen dudas, aplique medidas proporcionales y una revisión humana en lugar de clasificar automáticamente al cliente como fraudulento.

¿Qué señales de comportamiento y de cartera pueden revelar un fraude directo antes de que se produzcan pérdidas?

Algunos indicadores útiles pueden ser el consumo rápido, un aumento repentino en el gasto o en la velocidad de las transacciones en comparación con el historial, la existencia de múltiples solicitudes o cuentas, cambios en el método de pago, el impago de la primera cuota, contracargos recurrentes, el uso inusual de los límites de crédito, el uso compartido de dispositivos o identidades, y la actividad coordinada entre cuentas vinculadas. Estas señales cobran mayor fuerza cuando se presentan combinadas y a lo largo del tiempo. Oscilar permite integrar datos de origen directo, del dispositivo, de comportamiento, de transacciones y de red en flujos de decisión configurables.

¿Cómo deben documentarse las decisiones sobre fraude de primera persona cuando la intención no es clara?

Registre las pruebas y su origen, la cronología del comportamiento, los códigos de motivo del modelo o regla correspondiente, la política aplicada, las explicaciones alternativas consideradas, la justificación de la analista, cualquier anulación y la medida adoptada. La documentación debe distinguir los hechos observados de las deducciones sobre la intención. Las intervenciones proporcionadas, la revisión de calidad, las vías de apelación o reconsideración y los comentarios sobre los resultados ayudan a los equipos a actuar con coherencia sin exagerar lo que demuestran las pruebas.