Làm giàu dữ liệu theo cách của Scoreleads

2021.05.19 13:54 BY     Affcountry Advertiser   |    Webmaster
Tích hợp một API, ba mô-đun mạnh mẽ

Tổng hợp dữ liệu người dùng thay thế từ địa chỉ email, số điện thoại hoặc địa chỉ IP và tạo hồ sơ khách hàng 360 hoàn chỉnh trong thời gian thực.

Chọn các mô-đun phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của bạn và tận dụng điểm rủi ro để tự động hóa các quy trình của bạn, giảm thời gian xem xét thủ công và tránh chi phí xác minh ID không cần thiết.

Mô-đun Email

Trường cơ bản mà người dùng của bạn phải điền. Chưa hết, một bản tra cứu địa chỉ email đảo ngược đơn giản sẽ tiết lộ những thông tin chi tiết hấp dẫn về họ là ai:

mô-đun email

Tra cứu phương tiện truyền thông xã hội ngược Tìm xem địa chỉ có được liên kết với hơn 20 nền tảng truyền thông xã hội hay không Nhận ảnh hồ sơ người dùng và tiểu sử Xem lần cuối họ xuất hiện trực tuyến

Phân tích tên miền Nó từ miền email dùng một lần hay tạm thời? Nó có yêu cầu xác minh qua SMS không? Đó là nhà cung cấp miễn phí hay rủi ro cao? Tên miền bao nhiêu tuổi? Nó được cập nhật thường xuyên như thế nào?

Hồ sơ địa chỉ đầy đủ Xem địa chỉ được tạo khi nào? Nó có khớp với tên của họ không? Chúng tôi có thể xác nhận trên cơ sở dữ liệu whois không?

Kiểm tra vi phạm dữ liệu Tìm địa chỉ email trên các rò rỉ đã biết

Mô-đun điện thoại Sử dụng số điện thoại để xác thực? Đảm bảo rằng bạn không xử lý các tài khoản đã được tráo SIM hoặc các số ảo.

Sử dụng Messenger Tìm xem số đó có được liên kết với các ứng dụng nhắn tin như Viber, Whatsapp ... Nhận ảnh hồ sơ người dùng và tiểu sử Xem lần cuối họ xuất hiện trực tuyến

Phân tích nhà cung cấp dịch vụ Phát hiện quốc gia xuất xứ Tìm hiểu loại số (điện thoại cố định, di động) Xem nhà cung cấp dịch vụ là ai Đánh dấu SIM ảo và số eSIM

Kiểm tra tính hợp lệ Lọc ra các số điện thoại không hợp lệ

Mô-đun IP
mô-đun ip

Phương pháp phân tích lâu đời nhất vẫn là một trong những phương pháp đáng tin cậy nhất, đặc biệt là khi kết hợp với các dữ liệu thay thế khác để làm giàu nhiều lớp - tất cả đều có sẵn trong vòng 200ms.

Phát hiện các kết nối rủi ro Sử dụng proxy, VPN và Tor tại chỗ Ping mở các cổng HTTP để phát hiện việc sử dụng proxy

Nhận dạng ISP Xác định các ISP công cộng và tư nhân Tăng rủi ro tùy thuộc vào danh mục ISP

Spam danh sách đen Lừa đảo Tìm hiểu xem IP có bị đưa vào danh sách đen vì gửi thư rác hay không
Điểm rủi ro cho ma sát động Mỗi mô-đun làm giàu dữ liệu cũng cung cấp điểm rủi ro, bạn có thể sử dụng điểm này để tự động chấp nhận, từ chối hoặc đánh giá người dùng trên nền tảng xác minh ID của bạn. Cần yêu cầu thông tin bổ sung để xem xét thủ công?
Chỉ làm điều đó khi bạn chắc chắn phải xử lý vùng xám và tạo ra sự cọ xát khi bạn thấy phù hợp - dựa trên mức độ ưa thích rủi ro của bạn. Chống lại những kẻ gian lận

Dữ liệu thay thế trực tiếp để chấm điểm tín dụng Bẫy dữ liệu không đáng tin cậy trong tính điểm tín dụng

Dữ liệu cũ hoặc không có sẵn Hầu hết người tiêu dùng có ngân hàng thấp được tìm thấy ở các thị trường mới nổi, nơi dữ liệu quan liêu có thể không có sẵn hoặc các nhà cung cấp dữ liệu thay thế phải vật lộn để theo kịp. Dữ liệu được thu thập của họ có thể trở nên cũ theo thời gian, khiến nó không đáng tin cậy để bảo lãnh tín dụng hiệu quả.

Chi tiết Ngân hàng Rẻ và Dễ Mua Những người dựa vào API ngân hàng mở có nguy cơ gặp phải một bất ngờ tồi tệ: quy định này đã tạo ra một thị trường bùng nổ cho thông tin đăng nhập ngân hàng.
Tội phạm không gặp khó khăn gì khi truy cập thông tin tài chính được thiết kế để đánh lừa kiểm tra rủi ro hoặc truy cập tiền thông qua ngân hàng rút tiền. Một bảng sao kê của ngân hàng Wells Fargo của Hoa Kỳ có giá chỉ 25 đô la trên darknet. Một tài khoản ngân hàng là $ 100. Chúng thậm chí còn có giá cả phải chăng hơn ở các thị trường mới nổi.

ID tổng hợp được điều chỉnh cho phù hợp với séc của bạn Với sự kết hợp phù hợp giữa các nguồn lực và sự hiểu biết về kỹ thuật, việc tạo một ID tổng hợp để vượt qua kiểm tra bảo mật là trò chơi của trẻ em. Những kẻ gian lận sẽ giả mạo hồ sơ người dùng với điểm tín dụng phù hợp, ID đã được chỉnh sửa ảnh và thậm chí cả lịch sử trình duyệt tùy chỉnh. Gian lận trở nên vô hình đối với hệ thống của bạn vì nó được thiết kế đặc biệt để vượt qua chúng.

Kết hợp Đảo ngược Tra cứu phương tiện truyền thông xã hội trong tính điểm tín dụng Mạng xã hội cực kỳ phổ biến ở các nền kinh tế mới nổi, nơi dữ liệu quan liêu truyền thống có thể không đáng tin cậy. Nhưng bạn có thể đánh giá rủi ro khi phục vụ khách hàng bằng cách dựa vào tra cứu ngược trên mạng xã hội, vì người dùng hợp pháp sẽ có dấu ấn kỹ thuật số riêng biệt tương ứng với việc sử dụng chung nền tảng nhất định ở quốc gia đó - trong khi kẻ lừa đảo có thể sử dụng một số loại một địa chỉ hoặc số điện thoại bỏ đi có thể trông đẹp, nhưng không có hoặc có ít hồ sơ liên quan.
Ngược lại, kẻ lừa đảo có thể dành thời gian quý báu của họ để tạo một tài khoản email, nhưng không tạo một hồ sơ mạng xã hội đầy đủ - đặc biệt nếu chúng tự động hóa các nỗ lực với nhiều hồ sơ giả mạo.
Đó là lý do tại sao, theo dữ liệu nội bộ của chúng tôi,

Chế độ xem 360 để chấm điểm tín dụng Scoreleads là nhà cung cấp dữ liệu duy nhất kiểm tra hơn 20 mạng truyền thông xã hội, dựa trên địa chỉ email và 8 dựa trên số điện thoại. Bạn có thể ngay lập tức xem người đó có đăng ký tài khoản mạng xã hội hoặc tài khoản nhắn tin xã hội hay không, để xác minh người dùng:
Sử dụng công cụ tra cứu email ngược sẽ giúp bạn trả lời các câu hỏi như:
Tương tự, một số điện thoại có thể giúp bạn xem:
Dữ liệu đó trở nên quan trọng khi nói đến các đánh giá thủ công. Nhưng bạn cũng có thể tận dụng điểm số rủi ro để tự động hóa việc phê duyệt hoặc từ chối và để kích hoạt ma sát động

Ví dụ trực tiếp Angười dùng mới đến trang báo giá khoản vay của bạn. Bạn yêu cầu càng ít thông tin càng tốt, nhưng tối thiểu bao gồm tên, địa chỉ nhà riêng và địa chỉ email.
Với thông tin này, Scoreleads có thể cho biết rằng người dùng là hợp pháp:
Sử dụng thông tin này, bạn không chỉ có thể xác minh tính hợp pháp của người dùng trước khi yêu cầu kiểm tra xác minh danh tính tốn kém mà còn có thể sử dụng thông tin này trong quy trình tính điểm tín dụng của mình.

Lời chứng thực Chúng tôi đã thử nghiệm công cụ phân tích email của Scoreleads bằng chính các email của chúng tôi và kết quả cực kỳ chính xác. Chúng tôi đã có các bản demo khác mà tất cả đều trông đẹp trên giấy và trường hợp thử nghiệm không thực sự mang lại hiệu quả. Giờ đây, chúng tôi sử dụng dữ liệu trả về [từ hồ sơ truyền thông xã hội của Scoreleads] vừa để xác nhận danh tính, vừa làm công cụ đòi nợ để liên hệ với những khách hàng không trả tiền.
Chúng tôi tự hào cung cấp các khoản vay cho các thị trường không có ngân hàng và thị trường thiếu ngân hàng, tuy nhiên, điều đó thường đồng nghĩa với việc tăng cường cảnh giác và đánh giá thủ công tốn kém (...) Bảng điểm hiện là một phần của giải pháp chống gian lận toàn diện của chúng tôi và theo kết quả của việc triển khai, số vụ gian lận đã giảm đáng kể.

Giải quyết Lạm dụng tiền thưởng bằng Cờ ghi điểm
Mô-đun KYC

Giải quyết Lạm dụng tiền thưởng bằng Cờ ghi điểm Mặc dù lạm dụng tiền thưởng sẽ luôn là một vấn đề ở mức độ của các hành vi cá nhân ngẫu nhiên, nhưng tác hại mà nó gây ra cho lợi nhuận cuối cùng của bạn sẽ kém hơn so với lạm dụng có tổ chức. Những kẻ lừa đảo có tổ chức biết rõ các quy trình rủi ro được hầu hết các nhà khai thác Scoreleads áp dụng sẽ truy tìm các khuyến mại giống như đó là công việc hàng ngày của họ và trên quy mô lớn.

Họ có thể làm được điều này bởi vì các kế hoạch của họ xuất hiện trong các kho lưu trữ khác nhau của một tổ chức - về phía quảng cáo, phía giao dịch và phía hỗ trợ, và trong mỗi trường hợp, các nhà điều hành nghĩ rằng sẽ rất tốn kém nếu áp dụng các biện pháp nghiêm ngặt nhất chống lại chúng.

Tại Scoreleads, chúng tôi muốn nghĩ khác. Với phân tích dấu chân kỹ thuật số, kết nối khách hàng và hệ thống quy tắc phức tạp được hỗ trợ bởi máy học, bạn có thể giới thiệu kiểm tra KYC vô hình, không ma sát khi đăng ký, kết nối nhiều tài khoản dựa trên dữ liệu mà ngay cả những kẻ gian lận có tổ chức nhất cũng không thể mở rộng quy mô.

Hơn nữa, Scoreleads không chỉ có thể được tích hợp ở mọi nơi trong nền tảng, mà bằng cách gửi cho chúng tôi các trường dữ liệu tùy chỉnh, bạn có thể xây dựng các mô hình rủi ro về hành vi của người dùng không chỉ cho ngành của bạn mà còn cho doanh nghiệp cụ thể của bạn.

Tuyến phòng thủ đầu tiên: KYC vô hình Bằng cách giới thiệu các quy trình KYC nhẹ, nâng cao tại các điểm giao nhau quan trọng, bạn có thể đưa ra các quyết định phù hợp trên quy mô lớn mà không gây thêm khó khăn cho người dùng hợp pháp. Hành trình của người dùng sẽ trông như vậy:

KYC nhẹ trong thuật ngữ của Scoreleads có nghĩa như sau: Email được sử dụng cho nhiều loại dịch vụ và đã bị rò rỉ sẽ hợp pháp hơn email không

Chặn tự động so với đánh giá thủ công Các quy tắc được xây dựng dựa trên điểm số rủi ro thay đổi có thể dựa trên hành vi và dấu ấn trên mạng xã hội của người dùng có thể được đặt để tự động chặn hoặc xem xét thủ công khách hàng. Sau này có thể hữu ích ở giai đoạn rút tiền, như là giai đoạn phòng thủ cuối cùng, nơi bạn có thể bắt những kẻ lạm dụng quảng cáo dựa trên mối liên hệ của họ với nhau.
Cho dù đó là một kẻ xấu duy nhất đăng ký nhiều tài khoản hoặc một vòng chuyên dụng tấn công nền tảng của bạn, bằng cách xem xét dữ liệu của họ được sử dụng cho các giao dịch, đăng nhập và đăng ký và các mẫu họ sử dụng, thật dễ dàng phát hiện ra vòng tài khoản và giữ lại thanh toán do vi phạm điều khoản dịch vụ.

Một ví dụ trực tiếp Kẻ lạm dụng quảng cáo có thể sẽ cố gắng hết sức để vượt qua tuyến phòng thủ đầu tiên của bạn và tỏ ra hợp pháp nhất có thể.
Lần đăng ký đầu tiên: có vẻ tốt
Nhưng giao dịch thứ hai của họ có thể kích hoạt các cảnh báo mà họ sẽ không nghĩ đến: chẳng hạn như sử dụng lại mật khẩu hoặc thua trước cùng một người chơi, đây là một hình thức lạm dụng quảng cáo phổ biến:
Hành vi đáng ngờ có thể được thiết lập để tăng điểm rủi ro, tự động chặn giao dịch
Các quy tắc có thể được định nghĩa một cách linh hoạt và đặt một cái tên dễ nhận biết để hỗ trợ các nhà phân tích khác