Fluz

Fluz reduz fraudes de primeira parte e alcança aumento de 20% nas taxas de aprovação

>20%

aumento da taxa de aprovação

Sobre

Fluz

A Fluz está mudando a forma como pensamos sobre cashback e recompensas, tornando os benefícios financeiros acessíveis a todos, independentemente do saldo bancário. Lançada com a visão de democratizar o sistema de recompensas, a Fluz capacita seus usuários a ganhar dinheiro de volta de verdade em compras, integrando-se perfeitamente aos seus hábitos de consumo diários. Ao criar uma rede sempre crescente de usuários que se apoiam mutuamente, a Fluz não é apenas uma plataforma para ganhar; é uma comunidade onde ganhar, prosperar e compartilhar andam de mãos dadas.

Caso(s) de Uso

Detecção de Fraude

Indústria

Serviços Financeiros

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O Desafio

Enfrentando fraudes de primeira parte e taxas de aprovação inconsistentes, a confiança dos usuários estava diminuindo.

Antes de usar a tecnologia da Oscilar, a Fluz estava lidando com problemas sérios como fraudes de pagamento, fraudes de primeira parte e outros tipos de golpes em transações. Esses problemas não eram apenas números em um relatório; eles tinham consequências no mundo real.

Cada vez que um pagamento por débito direto era recusado, não era apenas uma venda perdida para a Fluz. Isso também abalava a confiança que os clientes tinham na plataforma. Para uma empresa como a Fluz, que visa oferecer transações suaves e sem complicações, esses contratempos eram mais do que pequenos obstáculos; eles representavam uma ameaça direta ao seu compromisso de colocar os clientes em primeiro lugar.

Impacto do Oscilar

Uma defesa integrada e impulsionada por IA.

Oscilar foi um aliado significativo para a Fluz, combinando sua abordagem proativa e orientada por parcerias com a qualidade excepcional de seus modelos de Aprendizado de Máquina (ML). Em vez de ser apenas outro fornecedor, Oscilar tornou-se um colaborador estratégico, defendendo conjuntamente a visão e os sucessos da Fluz.

Durante sua busca por uma solução, a Fluz encontrou vários obstáculos ao longo do caminho. Eles se aprofundaram em soluções potenciais como:

Kount, um sistema predominantemente ancorado em algoritmos predefinidos baseados em regras

As taxas de aprovação da Riskified eram muito menores do que o necessário para que a Fluz construísse um produto viável.

Alloy foi outro concorrente, mas eles não tinham modelos de ML que pudessem ajudar a Fluz a prevenir fraudes.

Considerar a possibilidade de uma solução personalizada e interna passou brevemente pela mente deles, mas a natureza constantemente mutável e imprevisível das fraudes de primeira parte e padrões de fraude de pagamento tornava essa opção repleta de incertezas.

É aqui que a proposta de valor da Oscilar se destacou. Nossa equipe não se contentou em ser apenas um prestador de serviços; aspirávamos a ser um parceiro. Dedicamo-nos a entender os desafios sutis da Fluz, garantindo que seus modelos de ML fossem adaptados para resolver os pontos problemáticos únicos de fraude de primeira parte.