预防诈骗

欺诈行为的蔓延速度已经超过了大多数验证机制的应对能力。现在是时候采用更智能的欺诈预防解决方案了。

欺诈手段日趋多样化，涵盖了合成身份、深度伪造、伪造文件、账户盗用和有组织的欺诈团伙等。Shufti 的 40 多个集成人工智能模型可在客户生命周期的各个阶段（从注册到持续监控）检测风险信号。

值得信赖 2000+ 客户

威胁格局

导致欺诈行为发生的三大操作失误

验证漏洞导致欺诈行为得以发生

传统验证体系是针对旧的风险模式构建的。如今，反欺诈团队面临的威胁变化速度远超这些系统的检测能力。这种漏洞不再是罕见的边缘案例，而是会造成实时风险。Shufti 的检测机制正是针对现有验证体系无法识别的欺诈手段而设计的。

工具分散，风险评估不完整

身份验证、反洗钱、交易和设备检查通常分别位于不同的工具中。这导致分析师无法全面了解用户风险。Shufti 将验证、设备、行为和反洗钱信号整合到一个用户记录中。

误报正在消耗合规能力

传统反洗钱引擎在顶级银行的误报率可能高达 90% 至 95%。反洗钱合规官 (MLRO) 80% 甚至更多的时间都花在了第一级警报的初步筛选上。Shufti 会在分析师审核之前，先将每条反洗钱警报与已验证的身份进行比对。

解决方案中心

欺诈行为并不会止步于注册阶段。行为信号、设备智能和生物识别双重验证会在登录后的每次会话中持续监控，阻止账户盗用和机器人驱动的滥用行为，同时不会影响已验证用户的正常使用。

行为生物识别

登录后持续监控键盘输入动态、鼠标移动和会话交互模式。检测恶意登录、机器人驱动的自动化操作、远程访问工具和账户共享，且不会对已验证用户造成任何不便。
设备指纹识别

通过硬件信号、浏览器属性和网络特征构建持久性设备配置文件。识别同一设备以多个身份运行的情况，并标记与有组织诈骗团伙相关的集群。
1:1 身份验证

在高风险时刻（例如大额交易、新设备注册和账户变更），触发生物识别升级验证。将实时自拍照与原始已验证身份记录进行比对，防止通过盗用凭证盗取账户。
欺诈中心

将身份、设备、行为和交易风险信号汇总成一个可配置的风险评分，每个会话对应一个评分。反欺诈团队无需提交工程工单即可校准阈值和决策逻辑。
外交部

在主要身份验证之上叠加可配置的多因素身份验证。在设定的风险阈值下应用一次性密码 (OTP)、目标密码 (TOTP) 或生物特征验证，而不会中断低风险用户的访问路径。

合成身份、深度伪造和人工智能生成的文档会在用户注册时进入平台。九层取证引擎和经 iBeta PAD 三级认证的活体检测技术会在账户激活前将其拦截。

面部生物特征识别

iBeta PAD 3级认证的被动和主动活体检测功能可防御打印照片、屏幕回放、3D硅胶面具和第五代虚拟摄像头注入攻击。被动模式无需用户验证即可分析单帧图像。
文件验证

iBeta PAD 3级认证的被动和主动活体检测功能可确认注册人员与提交的身份证明文件相符。该功能可有效防范身份冒用和合成身份欺诈，贯穿整个合规证据链。
NFC验证

读取符合国际民航组织标准的电子护照和国民电子身份证中经过加密签名的芯片。芯片级验证可确认证件真实有效且未被篡改，无论伪造的物理或数字形式看起来多么逼真。

欺诈模式往往在客户注册数周后才显现。持续的反洗钱筛查、交易监控和负面媒体监测能够在金融犯罪风险萌芽阶段就发现它，而不是在执法开始后才发现。

AML筛查

系统对涵盖 215 多个制裁制度和 215 多个司法管辖区内 260 万个政治公众人物 (PEP) 档案的 4,000 多个监控名单进行筛查，每 15 分钟更新一次。每条警报都与经过生物识别验证的身份绑定。反洗钱合规官 (MLRO) 人工智能代理可将一级分诊时间缩短高达 60%。
交易信任监控

实时检测10种不同的金融犯罪模式，包括拆分交易、循环交易、洗钱骡子协调、拒付模式和交易速度异常。每笔交易的评估时间均在5秒以内。
不良媒体监测

筛选投资者申请人，并比对全球新闻来源，以查找与欺诈、金融犯罪或监管执法行动相关的线索。自然语言处理实体消歧技术可过滤掉常见投资者名称中的误报，从而确保您的合规队列始终聚焦于核心事项。