Quando le relazioni contano: analisi antifrode con Neo4j e GDS

Le tradizionali misure di prevenzione delle frodi si concentrano su dati discreti come account, individui, dispositivi o indirizzi IP specifici. Tuttavia, i truffatori hanno implementato nuovi modi sofisticati per cercare di sfuggire ai controlli tradizionali. Si deve quindi iniziare a guardare oltre i dati discreti come fatto fino ad ora e analizzare i cosiddetti fraud rings.

La Graph Data Science (GDS) sfrutta la potenza delle connessioni tra i dati stessi per analizzare le loro relazioni, rilevare modelli sospetti e prevenire transazioni fraudolente.

Unisciti a noi per questo webinar in cui discuteremo:

• Come i grafi aggiungono un contesto essenziale per guidare un’analisi che sia più solida ed affidabile;
• Come utilizzare la GDS per prevenire le frodi e migliorarne il rilevamento;
• Come rendere accessibile i risultati sotto forma di grafo anche a personale non tecnico, con una ricerca di pattern automatizzata.