O motor antifraude transacional do FraudGate: pontua e decide cada transação em menos de 500ms, com regras de negócio e modelos de machine learning treinados em fraude confirmada pelo regulador.
Os modelos são treinados com dados do MED (Mecanismo Especial de Devolução) — fraudes confirmadas pelo regulador. Cada modelo é treinado por cliente e por fluxo, e o feedback dos analistas retroalimenta a precisão.
Antes de escrever uma única regra, o CORTEX mapeia como um fraudador atacaria o seu fluxo. Você descreve a operação em linguagem natural e a IA propõe o modelo de ameaças, as regras e os modelos de ML — prontos para revisar e publicar.
Para cada fluxo, o CORTEX decompõe o vetor de ataque em quatro camadas e associa controles automáticos.
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