Como as plataformas modernas de detecção de fraude são criadas com o Redis Enterprise
Sabemos que, com o crescimento exponencial das transações on-line, a detecção e a mitigação de fraudes estão cada dia mais complexas. Ele também foi desenvolvido para lidar com cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina, ferramentas para conduzir análises estatísticas em tempo real e fornecer alta taxa de transferência de gravação consistente e com baixa latência.
As plataformas de pagamento digital e móvel de hoje estão muito mais complexas e distribuídas. Você sabe que elas apresentam muito mais vulnerabilidades de software e operam com um nível de interconexão para o qual as técnicas tradicionais de detecção de fraudes não foram originalmente projetadas.
Graças às modernas plataformas de software, as transações são executadas quase instantaneamente. Entretanto, a mesma alta velocidade de processamento que cria uma excelente experiência para o cliente, deixa os bancos e os processadores de pagamento com menos tempo para identificar e reagir a fraudes.
As informações pessoais, que antes eram verificadas por meio de documentos físicos, agora são armazenadas on-line, e podem estar acessíveis o suficiente para que uma única violação de dados coloque milhões de pessoas em risco de roubo de identidade, aquisição de contas e criação de identidades falsas. Há número significativa de casos.
Você não gostaria que sua empresa perdesse dezenas de bilhões de dólares ao ano devido a fraudes, não é mesmo? Pois, esse exemplo é mais frequente do que imaginamos. Você poderia ter danos irreparáveis como a perda da confiança e da fidelidade dos clientes que sustentam o setor de serviços financeiros, além de ter que pagar multas etc. Conte com os métodos avançados de detecção de fraudes de que sua organização precisa com objetivo de acompanhar os novos agentes mal-intencionados devido ao aumento da complexidade, do volume e da velocidade das transações on-line atuais.
Com o Redis Enterprise, use modelos de aprendizagem profunda diretamente onde seus dados residem a fim de aumentar drasticamente o desempenho, permitindo uma análise de fraude mais rápida e precisa.
O Redis Enterprise oferece os recursos necessários para criar e armazenar a identidade digital, prover alto desempenho de gravação com latência mínima, gerar pesquisas de geolocalização e prover identidade e vários modelos de dados.
Os filtros Bloom, as séries temporais e outras estruturas de dados do Redis Enterprise, permitem que você teste com eficiência as transações em relação a padrões conhecidos antes mesmo de decidir se é necessária uma análise forense aprofundada.
Cada vez mais, os modelos de IA e de aprendizado de máquina estão sendo usados para melhorar a velocidade e a precisão das plataformas de detecção de fraudes, mas a necessidade de consultar os dados de referência armazenados em um banco de dados separado cria uma sobrecarga na rede que diminui o tempo de processamento. Nós temos a solução: o Redis Enterprise permite que você atenda aos modelos de aprendizagem profunda diretamente onde seus dados residem a fim de aumentar drasticamente o desempenho e permitir uma análise de fraude mais rápida e precisa.
Além disso, o RedisGears é um mecanismo sem servidor para processamento de dados de transações, lotes e eventos que permite executar funções no Redis com capacidade de programação infinita. O RedisGears permite casos de uso como armazenamento em cache de gravação, processamento de eventos e o uso de vários modelos juntos no Redis, para que você possa potencializar análises de fraude mais sofisticadas.
Poder armazenar e acessar rapidamente os perfis dos usuários é essencial para verificar a identidade dos clientes e assim prevenir a fraude. Com objetivo de evitar que se produzam fraudes enquanto processam as transações, as empresas podem usar o Redis Enterprise como cache de alta disponibilidade aos dados do perfil do usuário e da sessão.
As identidades digitais que examinam o histórico de transações junto com as informações do usuário, devem ser atualizadas constantemente a fim de funcionar corretamente. O Redis Enterprise provê alto desempenho de escritura e entrega baixa latência para atuar como base de dados principal a fim de armazenar e atualizar identidades digitais em tempo real.
Os bancos de dados de gráficos capazes de rastrear relacionamentos no nível do atributo estão sendo cada vez mais usados para detectar fraudes sintéticas, em que várias identidades falsas são criadas a partir de uma combinação de informações pessoais reais e falsificadas. O RedisGraph permite que o processamento de gráficos para esses casos de uso seja executado até 600 vezes mais rápido do que qualquer outro banco de dados de gráficos.
O RedisTimeSeries permite que você insira e consulte milhões de métricas e eventos por segundo para análise histórica e detecção de anomalias, com suporte para operações de entrada de dados extremamente rápidas e integrações com plataformas de visualização de métricas existentes.
Os filtros Bloom são estruturas de dados probabilísticas usadas para determinar se um elemento faz ou não parte de um conjunto. O RedisBloom oferece uma implementação rápida e eficiente de filtros Bloom capazes de verificar se uma determinada transação está presente em uma lista de padrões fraudulentos conhecidos a fim de ajudá-lo a decidir se é necessária uma análise forense adicional.
O Redis Enterprise usa uma arquitetura de clusters compartilhados e é tolerante a falhas em todos os níveis. O failover automatizado está disponível no nível do processo, para nós individuais, e até mesmo em zonas de disponibilidade de infraestrutura, além de persistência ajustável e recuperação de desastres.
Além disso, o Redis Enterprise pode atuar como um armazenamento de eventos com o Redis Streams, que oferece suporte a plataformas de detecção de fraudes projetadas para inserir e analisar um grande número de transações em tempo real.
Ao combinar vários módulos e estruturas de dados, o Redis Enterprise potencializa vários componentes de sua plataforma de detecção de fraudes. Isso lhe proporciona uma arquitetura mais simples capaz de processar dados em vários modelos, sem a necessidade de executar vários bancos de dados de clientes e conectores.
