TTLuck2017
Профессионал
Fraugster, немецко-израильский стартап, разработавший технологию на основе искусственного интеллекта для устранения мошенничества, привлек $5 млн.
Раунд возглавил Earlybird, при участии прежний инвесторов Speedinvest, Seedcamp и неназванный большой швейцарский семейный офис. Новый капитал будет использован для увеличения персонала Fraugster, так как компания расширяется на международный уровень.
Fraugster в 2014 году основал Макс Леммле, который ранее был соучредителем платежной компании Better Payment, и Чэнь Замир, который уже более десяти лет работает в сфере аналитики и управления долговыми рисками, в том числе пять лет в PayPal. Fraugster обрабатывает сделки с общим объемом почти $15 млрд. для "нескольких тысяч" международных ритейлеров и провайдеров платежных услуг, в том числе (и в первую очередь) Visa.
Его технология для выявления мошенничества, основана на искусственном интеллекте помогает обнаруживать изучает каждую транзакцию в режиме реального времени и может предвидеть мошеннические атаки еще до их проведения. В результате Fraugster можете сократить мошенничество на 70% при одновременном увеличении конверсии на целых 35 %. Смысл любой технологии обнаружения мошенничества, основанной на ИИ - остановить мошеннические транзакции в то время устранения ложных срабатываний.
"Мы основали Fraugster, потому что весь рынок платежных рисков основан на устаревшей технологии" –говорит генеральный директор стартапа и соучредитель Макс Леммле. “Существующие системы, основанные на правилах, а также классические решения машинного обучения стоят дорого и слишком медленны, чтобы приспособиться к новым схемам мошенничества в режиме реального времени. Мы создали самообучающийся алгоритм, который имитирует мыслительный процесс аналитика, но с масштабируемостью машины, и дает решения за 15 миллисекунд”.
После интеграции, Fraugster начинает сбор переменных данных, таких как имя, адрес электронной почты и платежный адрес и адрес доставки. Затем эти данные дополняются еще приблизительно 2000 точек данных, такими как проверка IP для измерения реального расстояния до пользователя, тип подключения IP, расстояние между основными штрихами, и совпадение с именем электронного почтового ящика. Затем обогащенный набор данных отправляется на двигатель ИИ для анализа.
“В основе нашего двигателя ИИ очень мощный алгоритм, который может имитировать мыслительный процесс человека, аналитика рассматривающего сделку. В результате, мы можем анализировать историю предваряющую каждую сделку и решать с точностью, какие сделки являются мошенничеством, а какие нет”, - объясняет Леммле.
“В основе нашего двигателя ИИ очень мощный алгоритм, который может имитировать мыслительный процесс человека, аналитика рассматривающего сделку. В результате, мы можем анализировать историю предваряющую каждую сделку и решать с точностью, какие сделки являются мошенничеством, а какие нет”, - объясняет Леммле.
“Вы получите результат или решение. Результаты являются полностью прозрачными (а не "черный ящик"), так что вы можете точно понять, почему сделка была заблокирована или принята. И а завершение наша скорость достигает 15мс. Такой скорости мы добились благодаря изобретению собственной технологии оперативных баз данных".
Fraugster считает себя вне конкуренции, потому что другие компании, работают с устаревшими технологиями.
"В Fraugster мы не используем какие-либо правила, модели или заранее определенные сегменты. Мы не используем единый фиксированный алгоритм для анализа операций. Наша система сама обновляется с каждой новой транзакцией. Это позволяет рассматривать операции по отдельности и, следовательно, решить, какая из них является ложной, а какая нет. В результате, мы можем предложить беспрецедентную точность и способность предвидеть мошеннические операции, прежде чем они произойдут "
Переведено специально для форума mmgp: https://techcrunch.com/2017/01/16/fraugster/
