Combata fraudes e VENÇA

Combine tecnologias precisas de validação de identidade para identificar usuários fraudulentos, independentemente do modus operandi dos criminosos. Adicione ou retire itens do fluxo de acordo com a necessidade e os riscos envolvidos, seja no onboarding ou na autenticação de usuários já embarcados.
Prevent fraud
A melhor prevenção a fraudes da categoria

Combine face match, biometria facial e a melhor verificação de documentos do mercado para detectar com precisão e impedir tentativas de fraude com antecedência.

Conformidade regulatória

Verifique os usuários, proteja seus negócios e cumpra os regulamentos em evolução.

Crescimento do negócio

Acelere a taxa de aceitação com uma capacidade notável de impedir fraudes e melhorar as conversões de clientes.

Equilíbrio Perfeito: Risco 0; 0 fricção

Se, por um lado, as empresas temem a entrada de fraudes, por outro, temem comprometer a experiência do usuário e aumentar o atrito no onboarding. Os dois pontos representam riscos para as empresas, tanto financeiros quanto de imagem.

Hoje o principal desafio do mercado é agradar as áreas de marketing e vendas, com usuários satisfeitos e cadastros completos, e a área de segurança e compliance, com usuários reais e baixo risco. Conheça a solução e como a Caf une UX e identificação precisa de fraudes.

Customize identity

Caf know your everything platform

Uma única plataforma para orquestrar todas as tecnologias necessárias em seu fluxo de onboarding com validação de identidade, gerenciar novos e antigos usuários, tomar decisões mais assertivas sobre riscos e monitorar resultados.

KYE PTKYE PT
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Solicitar demonstração

Vantagens da Caf

Aproveite a experiência comprovada da Caf para reduzir fricções, expandir seus negócios e manter a confiança do cliente

Machine learning e visão computacional

Algoritmos de IA e modelos de ML continuamente aprimorados que oferecem flexibilidade para criar regras personalizadas para avaliação de risco e aprovação/rejeição automática.

Machine learning andcomputer vision
Unmatched identity verification

Verificação de identidade incomparável

Verifique vários parâmetros para descobrir rapidamente a verdade
sobre um usuário

No-code design workflow

Construtor de
fluxos No-code

Uma plataforma de orquestração sem código de arrastar e soltar para otimizar e criar experiências de integração de usuário abrangentes e totalmente personalizadas.

Business expansion

Expansão de negócios

Mais conversões, integração mais rápida, experiência do usuário aprimorada, cumprindo as obrigações de conformidade.

Simple, user-friendly processes

Processos simples
e amigáveis

Fluxos de trabalho que
facilitam a verificação do usuário e
aumentam as conversões.

Passo a passo de como funciona

Automatize a prevenção de fraudes para reduzir revisões manuais e
aprimorar a experiência do usuário final com estas etapas:

PASSO 1 DE 9

Captura de documentos

Captura inteligente de documentos usando tecnologias de visão computacional

PASSO 2 DE 9

Extração de dados

Captura precisa de dados usando OCR

PASSO 3 DE 9

Validação de dados

Autentique os dados capturados por meio de consulta a
bancos de dados relevantes

Validation of data
PASSO 4 DE 9

Liveness

Verifique se a pessoa está interagindo ao vivo.

PASSO 5 DE 9

Face match

Verifique a autenticidade da foto enviada pelo usuário.

PASSO 6 DE 9

Facial biometrics

Verifique se há uma identidade fraudulenta correspondente de uma fonte biométrica para verificar se o usuário é fraudulento

PASSO 7 DE 9

Verificação de documentos

Verifique os documentos enviados pelo usuário usando uma combinação de inteligência artificial e experiência humana

Verification by Document
PASSO 8 DE 9

Dados estruturados prontos para uso

Use os insights para deduzir a avaliação de risco do usuário.

PASSO 9 DE 9

Indicação de fraude

Decida se um usuário é genuíno ou falso para aprová-lo ou rejeitá-lo, de acordo.

STEP 1 OF 9
Document capture
Intelligent document capture using computer vision technologies
STEP 2 OF 9
Data extraction
Accurate capture of data using OCR
STEP 3 OF 9
Data validation
Authenticate the captured data by querying relevant databases
Validation of data
STEP 4 OF 9
Proof of life/Liveness
Check whether the person is interacting live.
STEP 5 OF 9
Facematch
Check for authenticity of the photo submitted by the user.
STEP 6 OF 9
Facial biometrics
Check for a matching fraudulent identity from a biometric source to check if the user is fraudulent
STEP 7 OF 9
Document verification
Verify user-submitted documents using a combination of AI and human expertise
Verification by Document
STEP 8 OF 9
Ready-to-use structured data
Use the insights to deduce risk assessment of the user.
STEP 9 OF 9
Indication of fraud
Decide whether a user is genuine or fake to approve or reject the user, accordingly.
ESTUDO DE CASO
Morbi blandit nec est vitae dictum

Fusce at nisi eget dolor rhoncus facilisis. Mauris ante nisl, consectetur et luctus et, porta ut dolor. Curabitur ultricies ultrices nulla. Morbi blandit nec est vitae dictum. Etiam vel consectetur diam. Maecenas vitae egestas dolor.

Leia estudo de caso completo

Melhore as taxas de aprovação sem aumentar o risco de aceitar fraudadores no seu onboarding

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