Ngân hàng Châu Phi ký hợp đồng với công nghệ phòng chống gian lận NetGuardians

Hơn 25 ngân hàng khách hàng trên khắp Châu Phi và Trung Đông đang sử dụng NetGuardians làm giải pháp chống gian lận; nó được 40% ngân hàng lớn nhất ở Đông Phi tin tưởng. NetGuardians đang hợp tác với các ngân hàng để bảo vệ tài sản trị giá hơn 7 nghìn tỷ USD khỏi những kẻ lừa đảo và được liệt kê là Đơn vị dẫn đầu toàn cầu trong báo cáo Aite-Novarica năm 2021 về Gian lận và Nền tảng máy học AML.

Theo Khảo sát gian lận và tội phạm kinh tế toàn cầu, việc xây dựng một nền văn hóa chống gian lận phức tạp là điều tối quan trọng đối với sự phát triển của ngân hàng toàn châu Phi, vì 10 trong số XNUMX quốc gia bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi gian lận là ở Châu Phi.

Phần mềm NetGuardians lập hồ sơ khách hàng thông qua các phân tích hành vi sáng tạo, học máy và trí tuệ nhân tạo. Phần mềm giám sát tất cả các giao dịch và cung cấp điểm rủi ro bằng cách so sánh nó với hồ sơ khách hàng.

Phần mềm giúp giảm số lượng thông báo sai, mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng và người dùng đồng thời giảm chi phí vận hành. Các thuật toán học máy giúp các tổ chức tài chính phát hiện và nắm bắt các mối đe dọa mới nổi từ các âm mưu lừa đảo.

NGÂN HÀNG CHÂU PHI cho biết: “Phần mềm chống gian lận của NetGuardians là một sự bổ sung đáng hoan nghênh cho mạng lưới của chúng tôi khi chúng tôi tiếp tục tăng cường giảm thiểu gian lận của mình. Khi Bank of Africa tiếp tục đóng vai trò là ngân hàng thương mại hàng đầu ở Maroc, phần mềm của NetGuardians sẽ đảm bảo rằng chúng tôi tránh được gian lận.”

Jonathan Somers, Giám đốc khu vực Trung Đông và Châu Phi của NetGuardians, cho biết: “Châu Phi là một lục địa đang phát triển về cơ hội và cơ sở hạ tầng dựa trên công nghệ đóng vai trò lớn trong việc tạo điều kiện cho sự tăng trưởng này. Bank of Africa là một trong những ngân hàng thương mại lớn nhất của Maroc và chúng tôi tự hào rằng giải pháp chống gian lận của NetGuardians có thể cung cấp khả năng chống gian lận nâng cao đồng thời làm phong phú thêm dịch vụ khách hàng của mình bằng cách hạn chế các kết quả dương tính giả ở mức tối thiểu.”