SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Angesichts der zunehmenden Bedrohung durch Betrugsangriffe hat Sift, eine führende Plattform für KI-gestützte Betrugserkennung, neue Innovationen vorgestellt, die das Risikomanagement vereinfachen sollen.
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In einer Zeit, in der Betrugsangriffe immer raffinierter werden, hat Sift seine Plattform um neue Funktionen erweitert, die es Unternehmen ermöglichen, schneller und effizienter auf Bedrohungen zu reagieren. Die Einführung von vorgefertigten Workflow-Vorlagen ist ein entscheidender Schritt, um den operativen Druck auf Betrugsteams zu verringern. Diese Vorlagen bieten sofortigen Zugriff auf branchenspezifische Strategien zur Verhinderung von Zahlungsbetrug, was die Effizienz und Genauigkeit der Teams erheblich steigert.
Ein weiterer Schwerpunkt der neuen Funktionen liegt auf der Bekämpfung von Missbrauch durch Anreize wie Treueprogramme, Werbeaktionen und Empfehlungsbetrug. Durch die Nutzung von Richtlinienregeln zur Erkennung solcher Missbräuche, bevor Transaktionen stattfinden, können Unternehmen nicht nur Betrug verhindern, sondern auch die Kosten für die Kundenakquise senken. Dies ist besonders wichtig in einem Markt, in dem die Gewinnung neuer Kunden immer teurer wird.
Die erweiterten Untersuchungs- und Berichtsfunktionen bieten Betrugsteams tiefere Einblicke in risikoreiche Aktivitäten. Mit neuen globalen Identitätssuchfiltern können verknüpfte Benutzer einfacher aufgedeckt und Fälle effizienter priorisiert werden. Das neue ATO-Übersichts-Dashboard ermöglicht es, Trends bei Kontoübernahmen zu verfolgen und bietet detaillierte Berichte, die auf Zwei-Faktor-Authentifizierung und Benachrichtigungsanmeldungen basieren.
Raviv Levi, Chief Product and Technology Officer bei Sift, betont, dass diese Verbesserungen den Kunden von Sift mehr Macht geben, bessere Entscheidungen im Bereich Betrugsbekämpfung schneller zu treffen, Ausgaben zu reduzieren und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Entwicklungen sind Teil eines umfassenderen Trends in der Branche, bei dem KI und maschinelles Lernen zunehmend zur Optimierung von Sicherheitsprozessen eingesetzt werden.
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