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機械学習ベースのリスク分析を使用して詐欺に対処する方法

Webcast | How to Address Fraud Through the Use of Risk Analytics

アカウント乗っ取りは、銀行が現在直面している最大の脅威の1つです。2018年に世界中で38億のデータレコードが侵害されたため、サイバーセキュリティ対策の実施にもかかわらず、デジタルチャネルは依然として脆弱であることが明らかです。

敵対者はさまざまな武器を自由に使えるため、効果的な保護は困難です。さらに悪いことに、レガシー詐欺対策ソリューションは、リスクを正確に評価するには不十分です。 

金融機関は、相手より先を行くために、認証プロセスを再考し、コンテキスト認証に移行する必要があります。PSD2に照らして、ヨーロッパの銀行はすでに強力な顧客認証(SCA)に注力しています。

金融機関は、適切な多層セキュリティアプローチを使用して、アカウント乗っ取り詐欺を防ぎ、デジタルの旅のあらゆる段階で顧客を保護できます。

このウェビナーを見て、次のことを学んでください。

  • 銀行を脆弱なままにするデジタル攻撃と脅威の現在の状況
  • 機械学習ベースのリスク分析などの実績のあるテクノロジーでアカウント乗っ取り詐欺から保護するためのベストプラクティスアプローチ
  • リアルタイムのクロスチャネルデータ分析により、顧客が次の被害者になるのを防ぐことができる理由

注目スピーカー:
OneSpan、詐欺コンサルタント、Ben Balthazar