- Микросервисная архитектура
Использование современных cloud-native-решений обеспечивает высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость.
- Кросс-канальность обработки входящих событий
Обработка входящих событий, включая фрод-анализ данных из различных внешних источников информации, таких как автоматизированные банковские системы, CRM, внешние справочники контрагентов и устройств, специализированные антифрод-сервисы, включая мобильных операторов, а также подписки на их сервисы.
Подключение источников данных может выполняться в режиме реального времени, в пакетном режиме по расписанию, по запросу со стороны фрод-системы.
Анализ различных типов данных, включая финансовые и нефинансовые транзакции, данные аутентификации и ОТП, параметры E-Commerce-транзакций и сессий ДБО.
- Использование моделей машинного обучения
Разработка рисковых правил с использованием статистических моделей машинного обучения, в т. ч. пользовательских моделей обучения.
- Гибкая система интеграции
Система интеграции позволяет гибко собирать данные для анализа из FRX через различные уровни, включая вызов API, анализ трафика прикладных систем и встраивание в качестве интеллектуального прокси между двумя банковскими системами.
- Использование рабочих мест
Рабочие места для разработчиков, администраторов и риск-операторов с возможностью разграничения функционала и настройки прав доступа.
- Продуктивная система обработки фрода
Мощная система обработки алертов с возможностью автоматической и ручной обработки событий.
- Удобная система развертывания и управления
Технология оркестрации контейнеров с микросервисами вместе с применением подходов IaC, CI/CD и GitOps обеспечивает удобное развертывание продукта и управление им.