Note: Timings
for
all events
are listed in the local timezone detected
from your browser -
Las medidas tradicionales de prevención del fraude se centran en datos discretos, como cuentas específicas, personas, dispositivos o direcciones IP. Sin embargo, los estafadores han implementado nuevas formas sofisticadas para tratar de escapar de los controles tradicionales. Por lo tanto, debemos comenzar a mirar más allá de los datos discretos como hemos hecho hasta ahora y analizar las llamadas redes o anillos de fraude.
Graph Data Science (GDS) o Ciencia de Datos basada en Grafos aprovecha el poder de las conexiones de datos para analizar sus relaciones, detectar patrones sospechosos y prevenir transacciones fraudulentas.
Únete a nosotros para este seminario web donde discutiremos:
- Cómo los grafos agregan contexto esencial para guiar un análisis que sea más sólido y confiable;
- Cómo utilizar GDS para prevenir el fraude y mejorar su detección;
- Cómo hacer que los resultados sean accesibles en forma de grafo incluso para personal no técnico, con una búsqueda de patrones automatizada.
