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

Uma defesa integrada e impulsionada por IA.

Oscilar se destacou como um aliado significativo para Fluz, combinando sua abordagem proativa e orientada para parceria com a qualidade excepcional de seus modelos de Machine Learning (ML). Em vez de ser apenas mais um fornecedor, Oscilar se tornou um colaborador estratégico, defendendo conjuntamente a visão e o sucesso da Fluz.

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

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

As taxas de aprovação do Riskified eram muito mais baixas 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 brevemente a possibilidade de uma solução personalizada interna passou por suas mentes, mas a natureza constantemente mutável e imprevisível das fraudes de primeira mão e dos padrões de fraude de pagamento fez com que essa opção parecesse cheia 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; queríamos ser parceiros. Nos dedicamos a entender os desafios complexos da Fluz, garantindo que seus modelos de ML fossem adaptados para abordar seus pontos problemáticos únicos de fraude de primeira mão.