Características de DataVisor

Califica el riesgo de cada transacción en función de factores específicos y sus puntajes de referencia.

Marca las transacciones sospechosas y alerta a los administradores o rechaza las transacciones.

Recopila activamente datos sobre fuentes de compra sospechosas y características de los cometidores comunes de fraude.

Almacena datos de fuentes externas o internas relacionadas con cuentas falsas, evaluando el riesgo de los usuarios.

Encuentra patrones en ocurrencias comunes de fraude para usar al evaluar el riesgo de los compradores.

Alerta a los administradores cuando se sospecha de fraude o se han rechazado transacciones.

Monitorea constantemente el sistema para detectar anomalías en tiempo real.

Requiere verificación de tarjeta de crédito, tarjeta de débito y transferencias de dinero antes de aceptar pagos

Monitorea y elimina los sistemas de bots sospechosos de cometer fraude.

Monitorea constantemente el sistema para detectar anomalías en tiempo real.

Alerta a los administradores cuando se sospecha de fraude o se han rechazado transacciones.

Mantiene registros de la ubicación geográfica y las direcciones IP de los sospechosos de fraude.

Etiqueta a los usuarios sospechosos de cometer fraude y los identifica a su regreso.

Evita que los anteriores cometidos de fraude realicen transacciones futuras.

Monitorea y elimina los sistemas de bots sospechosos de cometer fraude.

Almacena datos de fuentes externas o internas relacionadas con cuentas falsas, evaluando el riesgo de los usuarios.

Recopila activamente datos sobre fuentes de compra sospechosas y características de los cometidores comunes de fraude.

Produce informes que detallan tendencias y vulnerabilidades relacionadas con los pagos y el fraude.

Etiqueta a los usuarios sospechosos de cometer fraude y los identifica a su regreso.

Califica el riesgo de cada transacción en función de factores específicos y sus puntajes de referencia.

Evita que los anteriores cometidos de fraude realicen transacciones futuras.

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.