Traduzir "fraude en contexto" para holandês

ES El fraude continuará creciendo, ya sea el fraude financiero, el fraude a las aseguradoras o incluso el fraude en el sector sanitario

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ES Radar es la plataforma líder de contexto de ubicación. Puedes usar Radar para añadir contexto de ubicación a tus aplicaciones con tan solo unas líneas de código. Admitimos tres tipos de contexto: geovallas, lugares y predicciones.

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ES Desde una sola interfaz de usuario, los analistas pueden abrir y revisar casos de fraude y analizar indicadores claves de fraude en contexto, por ejemplo: 

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ES Esto ayuda a evitar que haya más fraudes, incluido el fraude de robo de cuenta, el fraude de cuenta nueva y el fraude móvil. 

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ES La prueba de identidad también ayuda a proteger a las instituciones financieras y a sus clientes contra las amenazas de fraude y seguridad, como el fraude en las solicitudes y el fraude en las cuentas nuevas.

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ES Un reciente estudio de Aite Group ha revelado que el fraude en las aplicaciones es el segundo problema de fraude más importante para las instituciones financieras, después del fraude en la toma de cuentas

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ES Una vez que el monitoreo continuo del fraude detecta indicadores de fraude, la seguridad de la autenticación aumentará, en lugar de rechazar o poner en espera una transacción financiera para que un analista de fraude la revise manualmente

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• analista de fraude
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ES Esto ayuda a evitar que haya más fraudes, incluido el fraude de robo de cuenta, el fraude de cuenta nueva y el fraude móvil. 

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ES Una vez que el monitoreo continuo del fraude detecta indicadores de fraude, la seguridad de la autenticación aumentará, en lugar de rechazar o poner en espera una transacción financiera para que un analista de fraude la revise manualmente

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• poner en espera
• analista de fraude
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ES En el contexto de la prevención del fraude, hay dos tipos de aprendizaje automático: aprendizaje automático no supervisado y supervisado.

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ES Por otro lado, la autenticación basada en el riesgo es una forma de autenticación fuerte porque da contexto al usuario y a su transacción para determinar el nivel de riesgo y la susceptibilidad de fraude

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ES Por otro lado, la autenticación basada en riesgos es una forma de autenticación fuerte porque brinda contexto al usuario y su transacción para determinar el nivel de riesgo y la susceptibilidad al fraude

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ES Mitigación de amenazas en tiempo real, como robo de cuenta, fraude de cuenta nueva y fraude móvil 

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ES Combate de amenazas como robo de cuenta, fraude de cuenta nueva y fraude móvil

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ES La combinación de automatización inteligente y puntuación de riesgo optimiza procesos y ayuda a prevenir robo de cuenta, fraude de cuenta nueva y fraude móvil.

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ES Dada la escala y el impacto del fraude, es vital que las instituciones financieras detecten el fraude en las aplicaciones durante la apertura de la cuenta

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ES A medida que los profesionales de prevención de fraude desarrollan nuevas soluciones de autenticación y detección de fraude, los estafadores se conectan entre sí, monetizan e intercambian información en la Dark Web

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ES Aunque tecnología de prevención de fraude ha hecho grandes avances y continúa haciéndolo, es importante tener en cuenta las tácticas fraudulentas y comprender cómo prevenir el fraude

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ES La prevención del fraude ocurre antes del intento de fraude

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ES El objetivo de la detección del fraude es mitigar el fraude.

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ES Las sofisticadas soluciones de detección de fraude también reducen los falsos positivos, lo que mejora la experiencia del usuario y aumenta la productividad de los equipos de fraude.  

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ES Por lo tanto, es capaz de determinar si una transacción, habitual o inusual, es probable que sea fraude asignando un puntaje de fraude en tiempo real

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ES Si existe el riesgo de fraude ATO, el sistema de prevención de fraude desafiará a la persona que realiza transacciones en la cuenta con una solicitud de autenticación adicional

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ES El aprendizaje automático es muy eficaz para identificar ataques emergentes, mientras que las reglas de fraude son las mejores para combatir el fraude conocido

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ES Ahí es donde la inteligencia artificial, combinada con un sistema de detección de fraude continuo que utiliza reglas de fraude, puede ayudar.

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ES Sin embargo, un sistema de prevención de fraude que se basa en una combinación de reglas antifraude y aprendizaje automático proporciona un análisis de riesgo en tiempo real que es mejor para detectar, mitigar y gestionar el fraude.

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ES Más allá de los sistemas de detección de fraude, los clientes de banca individual pueden reducir su riesgo de fraude siguiendo algunas prácticas recomendadas

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ES Para combatirlo, la detección del fraude móvil utiliza diferentes tecnologías, como el blindaje de aplicaciones móviles y el análisis de riesgos, para ayudar a prevenir la toma de cuentas y otros tipos de fraude

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ES Detección del fraude móvil, comprensión de las técnicas de fraude móvil más comunes

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ES Los desarrolladores de aplicaciones móviles no saben, en última instancia, cómo se utilizarán sus aplicaciones, si se trata de fraude publicitario en el móvil, o de fraude bancario en el móvil, o en qué entorno

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ES El sistema los ajusta y los optimiza para identificar todos los tipos de fraude comunes y, por lo tanto, son excepcionalmente efectivos para detener ATO y otros tipos de fraude.

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ES Sin embargo, la cuenta se ha abierto con el único fin de cometer un fraude, como solicitar líneas de tarjetas de crédito y cometer un fraude con ellas, para luego desaparecer.

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ES A veces se confunde el fraude de cuentas nuevas con el fraude de solicitudes, que es cuando un nuevo solicitante intenta abrir una cuenta con una identidad robada o inventada

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ES Fraude de primera parte (¿Cómo facilita el fraude de nuevas cuentas?)

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ES El fraude de primera parte se produce cuando alguien ha abierto una cuenta con la intención de cometer un fraude, pero está falseando su propia identidad

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ES Las alertas de fraude automatizadas identifican proactivamente y resaltan potenciales eventos fraudulentos para que un analista de fraude pueda revisarlos oportunamente.

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ES Fraude de terceros (¿Cómo facilita el fraude de nuevas cuentas?)

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ES Fraude de identidad sintética (¿Cómo facilita el fraude de nuevas cuentas?)

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ES Cuando el nuevo cliente registra su dispositivo móvil en el banco, el sistema de prevención del fraude puede determinar si el dispositivo ha sido robado o utilizado en una trama de fraude anterior

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ES Según Javelin, "el fraude de absorción de cuentas es uno de los tipos de fraude más difíciles de identificar debido al acceso multicanal a las cuentas y al deseo de reducir la fricción en la experiencia del consumidor."

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ES Detectar el fraude en cuentas nuevas de inmediato, identificando la identificación gubernamental fraudulenta, reduce las posibilidades de tener que mitigar el fraude más adelante

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ES Los ataques de fraude en todo el mundo siguen alimentando las crecientes pérdidas causadas por el robo de cuenta, las transacciones sin tarjeta (CNP) y el fraude de cuenta nueva.

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ES A medida que evolucionan la complejidad, la velocidad y la automatización de los ataques de fraude, siga el ritmo con un sofisticado motor de análisis de riesgos que aprovecha el aprendizaje automático para detectar el fraude en tiempo real.

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ES La comprobación de la identidad ayuda en la lucha contra el fraude en las solicitudes, sobre todo teniendo en cuenta que la apertura de cuentas a distancia es el lugar donde es más probable que se produzca el fraude en las solicitudes

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ES El fraude en las solicitudes fue el segundo problema más acuciante para las instituciones financieras, después del fraude en la toma de cuentas, según un estudio de Aite Group.

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ES OneSpan Risk Analytics ofrece escenarios de reglas preconstruidas que cubren los requisitos de supervisión del fraude de la PSD2, la lógica empresarial y los escenarios típicos de fraude

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ES Al igual que otras formas de fraude, el fraude con tarjetas de crédito va en aumento.

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ES El análisis del fraude es la clave para la gestión del riesgo de fraude financiero

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ES El seguimiento del fraude es el núcleo de una estrategia moderna de prevención del fraude

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ES Con buenos datos, hay una serie de técnicas de análisis de big data que un sistema de análisis de fraude basado en el aprendizaje automático puede utilizar para combatir el fraude financiero.

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