[ad_1]
Les activitats delictives al món no han cessat durant la pandèmia, tampoc ho van fer el fraude bancari. El fraude bancario constituye un dels principals delitos i preocupacions de les autoritats degut al gran nombre de persones, empreses afectades i pèrdues mil·lonàries cada any. Els ciberdelitos mueven más diners que el narcotràfic, segons un informe del Centre d’Estudis Estratègics i Internacionals i l’empresa McAfee suposa un cost de més de 530.000 milions d’euros.
Les entitats financeres són conscients de la necessitat d’establir estratègies eficients en matèria de seguretat informàtica, protecció i prevenció per analitzar els riscos, conèixer amb antelació les maniobres o possibles accions delictives dels atacants i prevenir les seves accions. Així doncs, en la seva estratègia d’innovar i reduir l’impacte de la COVID-19, les entitats financeres han pres nombroses mesures per garantir l’accés a uns serveis bancaris flexibles i segurs 24 hores i 365 dies, una situació de «oportunitat» que és aprofitada pels ciberdelincuentes per a cometer delitos.
En la lluita contra el frau bancari, les noves tecnologies, a més de facilitar la interoperabilitat, conformar un baluarte per detectar, combatre i prevenir l’eficàcia dels delitos. Un exemple d’eina eficaç és Modellica Fraud Engine una solució basada en decisions segons el comportament. El motor de comportament MBE, avalua la relació creditícia d’un prestatari en funció del comportament passat i la informació predictiva de les interaccions d’aquesta PYME o individu en tota l’empresa, en el lloc de dependre únicament de les dades d’una sola relació per impulsar les persones. decisions. Periòdicament, el sistema identifica la línia de crèdit total a extender a un compte o prestatari, i permet la distribució de límits i línies per a cada relació de producte. La seguretat és el primer, al integrar diferents sitges d’ecosistemas d’identitat i resoldre múltiples identificadors en línia i fora de línia per a individus, Modellica Fraud Engine és una solució construïda sobre les millors pràctiques actuals, que proporciona una vista única de la identitat per a la adquisició de clients, frau, compliment i risc a la vegada que permet a les organitzacions. generar confiança i seguretat en el seu viatge de transformació digital.
GDS Modellica proporciona programari, anàlisi de decisions i tècniques d’aprenentatge automàtic per administrar el risc, combatre el frau i construir relacions rentables amb els clients. El director general de GDS Modellica, Antonio García Rouco, afirma que «la gestió del risc està inmersa en un procés vertiginós de canvi, un nou model de concessió del crèdit amb una forta tendència cap al tracte individual, la digitalització i la multicanalitat. A la nostra empresa apostam per facilitar el procés. diari de gestió de decisions dels clients. Ajudem a prendre milles o milions de decisions a les empreses, en el seu dia al dia, d’una manera ágil, precisa i consistent». Les pràctiques de gestió de riscos «aporten un valor incalculable a les empreses, la implementació d’anàlisi predictius i utilització de tècniques analítiques relacionades amb la gestió de les decisions millora, sense duda, el retorn de la inversió» va concloure García Rouco.
La gestió del risc està inmersa en un procés vertiginós de canvi, un nou model de concessió del crèdit amb una forta tendència cap al tracte individual, la digitalització i la multicanalitat.
GDS MODELLICA
GDS Modellica és una empresa que provee de tecnologia – analítica i gestió de decisions, així com a consultoria especialitzada en els processos de risc de crèdit. La companyia ajuda a les organitzacions a potenciar el procés de presa de decisions interconnectades en cada etapa del cicle de vida del client generant relacions rentables amb els clients gràcies al seu coneixement, tecnologia i millors pràctiques de la indústria. GDS Modellica porta més de 16 anys col·laborant amb èxit per a centenars d’institucions financeres, minoristes, asseguradores i diversos sectors en més de 36 països. https://www.gdsmodellica.com.
[ad_2]
