Platforma
Prijem i skrining
KYC i prihvat klijenata Document capture, chip read, liveness and face match in one request KYB i identifikacija stvarnog vlasnika Ownership structures resolved down to the beneficial owner Video identifikacija klijenta Compliant interviews in-platform, agents allocated at random Provjera sankcija, PEP-a i nepovoljnih medijskih natpisa Sanctions, PEP, adverse media and your own internal lists Obavještajni podaci iz otvorenih izvora Risk caught in the press months before the official lists
Nadzor i pravila
Praćenje transakcija u realnom vremenu Every event scored before the transaction completes Skorovanje rizika u realnom vremenu A score per customer and transaction that moves with behaviour Detekcija prevara Device, behaviour and network signals read together Pokretač pravila i scenarija Nested logic, free aggregation windows and callbacks from a rule Simulacija pravila i retrospektivno testiranje See a rule's alert volume before it goes live Pisanje pravila uz promptAI Describe the scenario in your own words, approve the draft
Istraga i upravljanje
Upravljanje upozorenjima i predmetima Alerts become cases with an owner, a deadline and evidence Analiza mreže i odnosa Mreže naloga povezane zajedničkim uređajem, IP adresom i telefonom Kreiranje pravila iz prošlih slučajevaAI Turn cases you have already lived through into rules Automatsko izvještavanje SAR/STR drafts and no-code reports from the same data Maker/checker, ovlašćenja i revizorski trag Second-pair-of-eyes approval and an immutable audit trail Analiza slučajeva podržana vještačkom inteligencijomAI Every alert arrives already read and reasoned On-premise instalacija Instalacija na sopstvenom serveru, podaci ostaju u kompaniji
Rješenja
Prema namjeni
Prihvat novih klijenata Program sankcija Payment screening Praćenje nakon prihvata Account takeover Bonus abuse & multi-accounting Chargeback & payment fraud Source of funds review Regulatory reporting Crypto wallet screening Merchant onboarding Employee screening
Prema timu
Timovi za usklađenost Fraud & risk Engineering Internal audit
Prema regulativi
MASAK AMLA Balkan Bliski istok i Sjeverna Afrika KVKK GDPR
Prema djelatnosti
MASAK usaglašenost i praćenje transakcija u bankarstvu Fintech: istovremeno upravljanje brzim rastom i teretom usklađenosti E-money institutions Platne institucije Igre na sreću i klađenje MASAK usklađenost i rizik novčanika za pružaoce usluga povezanih sa kriptoimovinom E-commerce Kredit i finansiranje Rizik klijenta, dužnika i potraživanja u faktoringu Osiguranje Marketplaces Remittance Securities
Resursi
Čitajte
Regulatorne vijesti MASAK, AMLA and FATF changes, written for implementers Tehnički dokumenti i vodiči Longer pieces on monitoring design and case workflow
Razvoj
API dokumentacija Endpoints, event schemas and integration guides Biblioteka pravila Ready typologies to adapt to your own segments Događaji i vebinari Sessions with compliance and fraud practitioners
Povjerenje
Bezbjednost i sertifikacija What each certification covers, and what it does not Turski regulatorni aneks How TruvaLI maps to Turkish payment and e-money IT regulation Lokalizacija podataka On-premise deployment and customer-owned data
Kompanija
Kompanija
O kompaniji Bitrelic The team behind TruvaLI, in Manisa and Podgorica Karijere Engineering, compliance and risk roles Pres i mediji Announcements and coverage
Sarađujte s nama
Partnerski program Resellers, integrators and referral partners Kontakt Phone, email and offices Podrška i SLA Dedicated support tiers for enterprise deployments
Pravno
Pravna pitanja i bezbjednost MSA, DPA and the Turkish regulatory annex Privatnost How customer and end-user data is handled Status API-ja Live availability of platform services
Resursi
Blog
Platforma Truvali

Detekcija prevara

Detekcija prevara je prepoznavanje znakova koji ukazuju na to da transakcija ili nalog ne pripadaju legitimnom korisniku, već napadaču, i to prije nego što se transakcija izvrši. Truvali to postiže procjenom uređaja, ponašanja, mreže odnosa i istorije transakcija u okviru istog scenarija.

Zakažite demonstraciju Česta pitanja

U čemu je razlika u odnosu na usklađenost?

AML procesi štite instituciju od regulatornih sankcija i po svojoj prirodi uključuju obavezu retrospektivnog izvještavanja. Sprječavanje prevara, s druge strane, sprječava trenutnu štetu: zahtijeva intervenciju prije nego što novac ode, nalog bude preuzet ili bonus zloupotrijebljen. Oba procesa rade na istom motoru, ali su vremenski pritisci različiti.

Truvali rješava obje strane koristeći istu infrastrukturu scenarija; tim za usklađenost i tim za borbu protiv prevara ne moraju da uče odvojene sisteme.

Šta se analizira?

Uređaj i veza. Digitalni otisak uređaja (device fingerprinting), IP adresa, konzistentnost geografske lokacije, karakteristike pretraživača i njihova usklađenost sa istorijom korisnika.

Ponašanje. Vrijeme transakcija, raspodjela iznosa, raznolikost primalaca i nagle promjene u ovim parametrima. Tipičan primjer je kada nalog koji je dugo obavljao transakcije malih iznosa odjednom pokuša transfer visokog iznosa.

Mreža odnosa. Nalozi koji dijele istu IP adresu, uređaj ili broj telefona. Nalozi koji izgledaju normalno kada se posmatraju pojedinačno, mogu ukazivati na organizovanu aktivnost kada se analiziraju zajedno. Za detalje pogledajte analizu mreža i odnosa.

Druga strana. Istorija primaoca, status na crnoj listi i prethodno uspostavljeni odnos sa pošiljaocem.

Česti scenariji

  • Preuzimanje naloga: Prijava sa novog uređaja, praćena trenutnom promjenom kontakt podataka i pokušajem isplate novca.
  • Zloupotreba bonusa i višestruki nalozi: Zajednički uređaj, zajedničko sredstvo plaćanja ili grupe naloga koji se međusobno finansiraju.
  • Prevara s plaćanjem i povraćaj sredstava (chargeback): Neusklađenost između obrasca korišćenja kartice i istorije klijenta.
  • Nalozi finansijskih mula (money mules): Veliki broj malih priliva u kratkom roku i jedna velika isplata.

Pravila i vještačka inteligencija zajedno

Logika pravila pruža objašnjivost: regulatoru možete pokazati zašto je donijeta određena odluka. Vještačka inteligencija, s druge strane, otkriva nove obrasce koji izmiču postojećim pravilima.

Truvali koristi oba pristupa zajedno. Kada vještačka inteligencija predloži novi obrazac, on se ne pušta direktno u rad; umjesto toga, šalje se na odobrenje čovjeku kao nacrt pravila sa parametrima. Na taj način se hvataju nove prijetnje, dok obrazloženje svake odluke ostaje dokumentovano.

Akcija se preduzima trenutno

Sama detekcija nije dovoljna. Truvali može pokrenuti callback iz samog pravila prema vašem osnovnom sistemu kako bi obustavio transakciju, zahtijevao dodatnu verifikaciju ili privremeno ograničio nalog. Odluka se donosi u milisekundama, bez narušavanja korisničkog iskustva.

Šta ovo donosi instituciji

  • Intervencija prije nego što nastane šteta.
  • Scenariji usklađenosti i prevara na jednoj platformi.
  • Obrazloženje svake odluke je objašnjivo i podložno reviziji.
  • Novi scenariji se mogu testirati na istorijskim podacima prije nego što se puste u rad.

Česta pitanja

Koja je razlika između detekcije zasnovane na pravilima i detekcije zasnovane na vještačkoj inteligenciji?
Detekcija zasnovana na pravilima analizira unaprijed definisane uslove i čini odluku objašnjivom. Detekcija zasnovana na vještačkoj inteligenciji može otkriti nedefinisane obrasce, ali je teže prikazati njeno obrazloženje. Truvali kombinuje oba pristupa: obrazac koji pronađe vještačka inteligencija pretvara se u pravilo koje odobrava čovjek.
Kako se detektuje preuzimanje naloga?
Obično putem signala koji prethode isplati novca: prijava sa nepoznatog uređaja ili IP adrese, nakon čega odmah slijedi promjena imejla ili telefona, te pokušaj transakcije u neobično vrijeme. Budući da Truvali prati i ove nefinansijske događaje, može presresti lanac aktivnosti prije nego što dođe do kretanja novca.
Da li se pravila za prevare pišu odvojeno od AML pravila?
Obično se pišu u istom motoru za pravila, ali se mogu podijeliti na posebne skupove pravila i različite grupe ovlašćenja. Na taj način, tim za prevare i tim za usklađenost koriste istu infrastrukturu bez međusobnog mijenjanja pravila.

Povezano

KYC i prihvat klijenata KYC (upoznaj svog klijenta) je proces u kojem institucija pouzdano verifikuje identitet svog klijenta prije početka pružanja usluga. Truvali sprovodi ovaj proces … Pročitaj → Otkrijte skrivene mreže: Truvali detekcija mreža Otkrijte mreže organizovanog kriminala koje tradicionalna AML pravila mogu propustiti, identifikovanjem digitalnih otisaka povezanih sa taktikama kao što su finansijske mule (money … Pročitaj → KYB i identifikacija stvarnog vlasnika KYB (Know Your Business) je proces u kojem institucija verifikuje svog klijenta koji je pravno lice, njegovu vlasničku strukturu i fizička lica … Pročitaj → Video identifikacija klijenta Video poziv sa klijentom je provjera identiteta putem video veze uživo sa agentom tokom procesa udaljenog prihvatanja klijenta. Truvali nudi ovu infrastrukturu … Pročitaj → Provjera sankcija, PEP-a i nepovoljnih medijskih natpisa Provjera sankcija predstavlja kontrolu da li se klijent ili ugovorna strana nalazi na nacionalnim i međunarodnim listama sankcija. Truvali vrši ovu provjeru … Pročitaj → Obavještajni podaci iz otvorenih izvora Obavještajni podaci iz otvorenih izvora (OSINT) predstavljaju sistematsko pretraživanje javno dostupnih publikacija i njihovo pretvaranje u indikatore rizika. Truvali neprekidno prati izvore … Pročitaj →