Ciberseguridad

Stripe actualiza Radar pensando en las grandes empresas

Con las novedades incorporadas, Stripe presenta un nuevo paquete para los profesionales especializados en fraude en grandes compañías: "Radar for Fraud Teams?

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La plataforma tecnológica Stripe ha lanzado hoy Radar 2.0, con nuevas y mejoradas herramientas de machine learning pensadas para las grandes empresas.

En el año 2017, Radar ya evitó intentos de fraude por valor de 4.000 millones de dólares al aprender de las transacciones de cientos de miles de empresas procesadas por la red de Stripe y ayuda a sus usuarios a personalizar la protección para sus compañías. Ahora, con las novedades incorporadas, Stripe presenta un nuevo paquete para los profesionales especializados en fraude en grandes compañías: "Radar for Fraud Teams”, que está diseñado por equipos de profesionales del fraude y mejora la visibilidad al ofrecer un control granular para identificar y prevenir la estafa.

“Los modelos de machine learning están ahora entrenados con cientos de miles de millones de datos individuales procedentes de la red de Stripe. -explica explicaba Michael Manapat, Director de Ingeniería de Radar y Machine Learning de Stripe- Hemos utilizado esos datos para actualizar nuestros modelos de fraude para ayudar a las empresas que utilizan Stripe a identificar de forma más precisa a los estafadores y reducir las tasa de fraude hasta un 25%, manteniendo elevadas, al mismo tiempo, las tasas de aceptación de pagos".

Con “Radar for Fraud Teams”, añade Manapat, presentamos herramientas para que los equipos puedan combatir el fraude, especialmente aquellos procedentes de nuestros usuarios con mayor tamaño, ofreciendo un control granular para gestionar fraude de forma más efectiva y eficiente”.

A partir de ahora, los profesionales del fraude dentro de las empresas pueden utilizar Radar para:

● Revisiones más rápidas y precisas
● Reglas personalizadas con feedback en tiempo real
● Umbrales de riesgo personalizados
● Listas de bloquear y permitir
● Análisis exhaustivo sobre el rendimiento en materia de fraude

Las empresas online viven cambios importantes a medida que el fraude se hace más complejo, global y más caro de combatir. El machine learning tiene la capacidad de  aprender de los datos constantemente y ha nacido como una forma eficiente y adaptativa para frustrar pérdidas por valor de millones. Stripe Radar pone ahora esta capa de inteligencia a disposición de los equipos de profesionales del fraude en las empresas, dotándolos de datos y herramientas para mejorar su capacidad de combatir el fraude” expone Jordan McKee, Analista principal, 451 Research.



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