Yanlış Pozitifleri (False Positives) Azaltmak: Müşteri Deneyimini Bozmadan Uyum

Ödeme ve elektronik para kuruluşları için uyum, operasyonel verimlilik ve müşteri memnuniyeti arasındaki dengeyi kurmak her zamankinden daha kritik hale gelmiştir. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) tarafından yayımlanan yeni risk yönetimi rehberi, yasa dışı faaliyetlerin önlenmesi amacıyla kuruluşlara önemli sorumluluklar yüklerken, bu kuralların geleneksel yöntemlerle uygulanması ciddi bir “yanlış pozitif” (false positive) sorununu da beraberinde getirmektedir. Meşru bir işlemi şüpheli olarak işaretleyen yanlış pozitif alarmlar, hem uyum ekiplerinin iş yükünü artırmakta hem de müşteri deneyimini olumsuz etkileyerek ciddi bir itibar riskine yol açmaktadır. Bu makalede, TCMB rehberi kapsamında yanlış pozitiflerin nedenlerini, operasyonel etkilerini ve yapay zeka destekli yeni nesil teknolojilerle bu sorunun nasıl aşılabileceğini detaylı bir şekilde ele alacağız.

Yanlış Pozitif (False Positive) Kavramı ve Uyum Süreçlerindeki Yeri

Finansal suçlarla mücadelede teknoloji, en önemli savunma hattını oluşturur. Ancak bu savunma hattının hassasiyeti doğru ayarlanmadığında, dost ateşi kaçınılmaz hale gelir. İşte bu noktada “yanlış pozitif” kavramı devreye girer. Bu durum, uyum süreçlerinin verimliliğini doğrudan etkilerken, müşteri ilişkileri üzerinde de kalıcı izler bırakabilir.

Yanlış Pozitif Nedir?

Yanlış pozitif, en basit tanımıyla, zararsız veya meşru bir işlemin, sahtekârlık veya yasa dışı bir faaliyet olarak hatalı bir şekilde etiketlenmesidir. Bir dolandırıcılık önleme sistemi, belirlenen kurallara göre bir işlemi riskli olarak işaretlediğinde bir alarm üretir. Eğer bu alarm, aslında tamamen yasal bir müşteri davranışından kaynaklanıyorsa, bu bir “yanlış pozitif” alarmdır.

T.C. Merkez Bankası (TCMB) Rehberi Çerçevesinde İşlem İzlemenin Önemi

TCMB tarafından yayımlanan “Ödeme ve Elektronik Para Kuruluşlarınca Sunulan Hizmetlerin Yasa Dışı Faaliyetlerde Kullanılmasının Önlenmesine İlişkin Risk Yönetimi Rehberi”, 6493 sayılı Kanun kapsamındaki kuruluşlar için işlem izleme ve takip mekanizmalarının kurulmasını zorunlu kılmaktadır. Rehber, yasa dışı bahis, kumar ve diğer mali suçların önlenmesi amacıyla detaylı ve spesifik kurallar belirler. Bu kurallara uyum, kuruluşlar için sadece bir zorunluluk değil, aynı zamanda olası idari para cezalarından kaçınmanın da tek yoludur.

Kural Tabanlı Sistemlerin Doğal Sonucu: Yanlış Pozitif Yoğunluğu

Geleneksel sahtekârlık önleme sistemleri, büyük ölçüde “eğer-ise” (if-then) mantığına dayalı statik kurallarla çalışır. Örneğin, “Eğer bir hesaptan bir günde 10’dan fazla para transferi yapılırsa, işlemi şüpheli olarak işaretle” gibi bir kural, TCMB rehberine doğrudan uyum sağlamayı hedefler. Ancak bu katı yaklaşım, işlemin bağlamını, müşterinin geçmiş davranışlarını veya işlemin ardındaki niyeti göz ardı eder. Bu durum, kaçınılmaz olarak yüksek sayıda yanlış pozitif alarm üretilmesine neden olur.

Yanlış Pozitiflerin Operasyonel Maliyetler ve Müşteri Memnuniyeti Üzerindeki Etkileri

Yüksek yanlış pozitif oranı, bir kuruluş için çok yönlü bir yüktür. İlk olarak, her bir alarmın manuel olarak incelenmesi gerekir. Bu, uyum ekiplerinin zamanını ve kaynaklarını tüketir, gerçekten şüpheli olan işlemlere odaklanmalarını zorlaştırır. İkinci olarak, meşru işlemi engellenen veya hesabı geçici olarak askıya alınan bir müşteri, ciddi bir mağduriyet yaşar. Bu durum, müşteri memnuniyetini düşürür, marka sadakatini zedeler ve müşterinin rakip bir kuruluşa geçmesine neden olabilir. Artan operasyonel maliyetler ve azalan müşteri sadakati, yanlış pozitiflerin yıkıcı etkisinin en somut göstergeleridir.

TCMB Rehberi’nin Belirlediği Asgari Risk Unsurları ve Yanlış Pozitif Potansiyeli

TCMB’nin rehberi, yasa dışı faaliyetleri tespit etmek için net senaryolar ve eşikler belirlemiştir. Ancak bu kuralların katı bir şekilde uygulanması, ticari hayatın ve bireysel kullanıcıların dinamik doğasıyla sık sık çelişerek yüksek oranda yanlış pozitif alarm üretme potansiyeli taşır. Her bir hizmet türü, kendine özgü senaryolarla bu riski barındırır.

Ödeme Hesabına İlişkin Hizmetlerde Yanlış Pozitife Neden Olabilecek Senaryolar

Bireysel ödeme hesapları, günlük finansal aktivitelerin merkezinde yer alır ve bu nedenle en fazla yanlış pozitifin üretildiği alanlardan biridir.

Para Transferi Adet ve Frekans Limitleri

Rehberde belirtilen “günlük 10’un üzerinde para transferi yapılması” gibi kurallar, meşru durumları kolayca yakalayabilir. Örneğin, bir grup arkadaş arasında ortak bir tatil veya etkinlik masrafının paylaşılması, kısa sürede bu limiti aşabilir. Benzer şekilde, küçük ödemelerle birden çok online alışveriş yapan bir kullanıcı da sistem tarafından hatalı bir şekilde riskli olarak etiketlenebilir.

Farklı Kişilere/Kişilerden Gelen Transfer Sayıları

“Bir ödeme hesabına gün içinde 5 ve daha fazla farklı kişiden para transferi yapılması” kuralı, doğum günü veya özel bir gün için hediye parası toplayan bir kişiyi şüpheli duruma düşürebilir. Aynı şekilde, bir proje için ekip arkadaşlarından veya bir etkinlik için katılımcılardan ödeme toplayan bir hesap da bu kuralı tetikleyebilir.

IP Adresi ve Cihaz Bilgisi Temelli Kontroller

Rehber, “Aynı gün içerisinde aynı IP’den 5 veya daha fazla farklı bireysel müşterinin ödeme hesabına erişilmesi” durumunu riskli kabul eder. Bu kural, halka açık Wi-Fi ağlarını (kafe, havaalanı, kütüphane) kullanan veya aynı ofis ağından (CGNAT) internete çıkan birden fazla meşru kullanıcıyı kolaylıkla şüpheli olarak işaretleyebilir. Bu durum, kullanıcıların tamamen normal olan davranışları nedeniyle alarmların tetiklenmesine yol açar.

İşlem Açıklaması Analizleri ve Anlamsal Belirsizlikler

İşlem açıklamalarında “kumar, bahis, bet” gibi anahtar kelimelerin taranması önemlidir. Ancak bu yaklaşım, anlamsal belirsizlikler nedeniyle hatalara açıktır. Örneğin, arkadaşlarıyla “bahse giren” ve kaybettiği için ödeme yapan bir kişinin yazdığı “bahis borcu” açıklaması, yasa dışı bir faaliyet olmamasına rağmen sistemi harekete geçirebilir. Kısaltmalar veya argo ifadeler de benzer şekilde yanlış yorumlanabilir.

Ödeme Aracının Kabulüne İlişkin Hizmetlerde (Sanal & Fiziki POS) Yanlış Pozitif Potansiyeli

İşyerlerine sunulan POS hizmetleri, özellikle ciro ve işlem desenlerindeki ani değişiklikler nedeniyle yanlış pozitiflere karşı hassastır.

Ciro Artışlarının Ticari Hayatın Olağan Akışıyla Karıştırılması

Rehberde yer alan “ticari hayatın olağan akışına aykırı bir şekilde işyeri ve sektör ortalamasının üstünde ciro yapılması” veya “dört kat ve üzeri ciro artışı” gibi kurallar, başarılı bir pazarlama kampanyası, özel bir indirim dönemi (örneğin Black Friday) veya sezonluk bir talep patlaması yaşayan meşru bir işletmeyi şüpheli olarak gösterebilir. Bu durum, işletmenin en yoğun ve en karlı döneminde işlemlerinin engellenmesi riskini doğurur.

İşlem Saatleri ve Hafta Sonu Yoğunluğuna İlişkin Kurallar

Bir işyerinin işlemlerinin çoğunluğunun (%75) hafta sonu veya gece saatlerinde (%50’sinin 21:00-06:00 arası) gerçekleşmesi şüpheli kabul edilebilir. Ancak bu kurallar, eğlence sektörü (bar, konser, sinema), 7/24 hizmet veren online oyun platformları veya farklı zaman dilimlerindeki müşterilere hizmet veren e-ticaret siteleri gibi iş modelleri için standart bir işleyiştir. Bu tür işletmeler, normal faaliyetleri nedeniyle sürekli olarak yanlış alarm üretebilir.

Tekrar Eden Düz Tutarlı İşlemlerin Değerlendirilmesi

Sabit fiyatlı ürün veya hizmet satan (örneğin, dijital abonelik, belirli bir menü fiyatı olan restoran) bir işletmede, tekrar eden düz tutarlı işlemler (50, 100, 250 TL vb.) kaçınılmazdır. Rehberin bu tür işlemlerin toplam cironun %25’ini aşmasını riskli bulması, bu meşru iş modellerini doğrudan hedef alarak sürekli yanlış pozitif üretilmesine neden olabilir.

Yeni Kurulan İşletmelere Yönelik Ciro Eşiklerinin Yönetimi

Yeni kurulan ve hızla büyüyen bir startup veya e-ticaret sitesi, rehberde belirtilen ciro eşiklerine (ilk ay 250.000 TL, ilk üç ay 1.000.000 TL) kolayca ulaşabilir. Bu durum, işletmenin ticari başarısının bir göstergesi olmasına rağmen, kural tabanlı sistemler tarafından bir risk unsuru olarak algılanarak işlemlerinin askıya alınmasına yol açabilir.

Fatura Ödemeleri ve Para Havalesi Hizmetlerinde Yanlış Pozitif Riski

Temsilciler aracılığıyla sunulan bu hizmetler, özellikle ciro ve işlem adetleri üzerinden yanlış alarmlara neden olabilir.

Bireysel ve Kurumsal Fatura Ödeme Adetlerine İlişkin Kurallar

“Bir ayda 30 adetten fazla fatura ödenmesi” kuralı, birden fazla mülkü (örneğin, yazlık, ofis) olan veya ailesinin faturalarını tek bir hesaptan ödeyen bir birey için kolayca aşılabilecek bir limittir. Bu tamamen meşru durum, sistem tarafından şüpheli olarak algılanabilir.

Temsilci Cirolarındaki Artışların Değerlendirilmesi

Bir temsilcinin cirosunda “dört kat ve üzeri artış” yaşanması, o bölgede yeni bir yerleşim yerinin açılması, rakip bir ödeme noktasının kapanması veya başarılı bir yerel kampanya gibi tamamen yasal nedenlerden kaynaklanabilir. Bu tür ticari gelişmeler, sistem tarafından anomali olarak etiketlenebilir.

Faaliyet Lokasyonu ve İşlem Lokasyonu Uyumsuzlukları

Fiziki bir temsilcinin, faaliyet gösterdiği ilin dışındaki iller için sıkça fatura ödemesi yapması şüpheli kabul edilir. Ancak bu durum, yazlık bölgelerde veya büyük şehirlerin sınırlarında faaliyet gösteren, komşu illerden de müşteri çeken temsilciler için oldukça normaldir.

Mobil Ödeme Hizmetlerine Özgü Yanlış Pozitif Tetikleyicileri

Mobil ödemeler, anlık ve hızlı doğaları gereği bazı meşru kullanım senaryolarında yanlış alarmları tetikleyebilir. Örneğin, gece saatlerinde (21:00-06:00) 3 adet mobil ödeme yapılması, gece çalışan veya eğlence mekanlarında ödeme yapan bir kullanıcı için normal bir davranışken, sistem tarafından riskli olarak görülebilir. Benzer şekilde, uzun süre mobil ödeme yapmamış bir kullanıcının ilk defa bu hizmeti kullanması da şüpheli bir aktivite olarak işaretlenebilir.

API Bağlantılarına İlişkin Kontroller ve Güvenlik Tedbirleri

Kuruluşların işyerlerine sunduğu API bağlantıları, esneklik sağlarken kontrol zorluklarını da beraberinde getirir. Aynı IP üzerinden çok sayıda farklı ödeme hesabına işlem yapılması, paylaşımlı sunucu (shared hosting) kullanan ve aynı IP’yi paylaşan yüzlerce küçük ve meşru e-ticaret sitesini hatalı bir şekilde riskli olarak gösterebilir. Bu durum, API hizmeti alan birçok dürüst işyerinin operasyonlarını olumsuz etkileyebilir.

Uyum ve Müşteri Deneyimi Arasındaki Hassas Denge

Finansal kuruluşlar için yasal uyumluluk ne kadar hayati ise, müşteri deneyimini korumak da o kadar önemlidir. Yüksek yanlış pozitif oranı, bu iki kritik hedef arasında bir çatışma yaratarak kuruluşu zor bir duruma sokar. Her hatalı alarm, bu hassas dengeyi müşteri aleyhine bozar ve bir dizi olumsuz sonucu tetikler.

Engellenen Meşru İşlemler ve Müşteri Mağduriyeti

Bir müşterinin en acil anında, örneğin bir market kasasında veya önemli bir online alışveriş sırasında, ödemesinin “şüpheli” olduğu gerekçesiyle reddedilmesi kadar can sıkıcı bir durum yoktur. Meşru bir işlemin engellenmesi, müşteriyi sadece finansal olarak değil, aynı zamanda sosyal olarak da zor durumda bırakır. Bu tür bir deneyim, müşterinin kuruma olan güvenini anında sarsar ve ciddi bir mağduriyet hissi yaratır.

Askıya Alınan Hesaplar ve Azalan Müşteri Sadakati

Yanlış bir alarm sonucu hesabı geçici olarak dondurulan bir müşteri, finansal hayatının durma noktasına geldiğini hisseder. Faturalarını ödeyemez, acil ihtiyaçlarını karşılayamaz ve parasına erişemez. Bu süreçte müşteri hizmetleriyle yapılan uzun görüşmeler ve kimlik kanıtlama çabaları, yaşanan olumsuz deneyimi daha da kötüleştirir. Bir kez bu tür bir sorunla karşılaşan müşterinin, kurumla olan bağları zayıflar ve daha güvenilir bulduğu bir alternatife yönelme olasılığı önemli ölçüde artar.

Uyum Ekiplerinin Artan İş Yükü: Her Alarmı Manuel İnceleme Zorunluluğu

Yanlış pozitiflerin en büyük operasyonel yükü, uyum ve sahtekârlıkla mücadele ekiplerinin omuzlarındadır. Geleneksel sistemlerde üretilen her alarm, bir uzman tarafından manuel olarak incelenmek zorundadır. TCMB rehberinin bu incelemeler ve alınacak aksiyonlar için “en geç üç saat” gibi bir süre sınırı koyması, bu baskıyı daha da artırır. Yüzlerce, hatta binlerce meşru işlemin incelenmesiyle geçen zaman, gerçekten riskli ve sofistike dolandırıcılık girişimlerinin gözden kaçırılmasına neden olabilir. Bu durum, hem verimsiz bir kaynak kullanımıdır hem de kurumun dolandırıcılık tespit yeteneğini zayıflatır.

İtibar Riski: Olumsuz Müşteri Geri Bildirimleri ve Marka Algısı

Kötü bir müşteri deneyimi, genellikle dijital platformlarda ve sosyal medyada hızla yayılır. Ödemesi reddedilen veya hesabı haksız yere kapatılan müşterilerin şikayetleri, potansiyel yeni müşteriler için caydırıcı bir etki yaratır. Markanın “güvenilmez”, “müşterisini mağdur eden” veya “sistemleri kötü çalışan” bir kurum olarak algılanmasına yol açar. Bu itibar hasarını onarmak, kaybedilen müşterileri geri kazanmaktan çok daha maliyetli ve zordur.

Geleneksel Yöntemlerin Ötesi: Yapay Zeka Destekli İşlem İzleme

TCMB rehberinin getirdiği katı kurallara uyum sağlama çabası, geleneksel sistemlerin yetersizliğini açıkça ortaya koymuştur. Sadece statik kurallara dayanan yaklaşımlar, finansal işlemlerin dinamik ve karmaşık doğasını anlamakta zorlanır. Bu noktada, uyum ve verimliliği bir araya getiren yeni nesil teknolojilere, özellikle yapay zeka ve makine öğrenmesine dayalı platformlara ihtiyaç duyulmaktadır.

Kural Tabanlı Sistemlerin Sınırlılıkları ve Esneklik Eksikliği

Kural tabanlı sistemlerin en büyük zayıflığı, bağlamdan yoksun olmalarıdır. Bir işlemi yalnızca önceden tanımlanmış birkaç parametreye göre (tutar, adet, saat, IP adresi vb.) değerlendirirler. Müşterinin kim olduğunu, geçmişte nasıl davrandığını veya bu işlemin genel davranış deseni içinde bir anomali olup olmadığını anlayamazlar. Bu esneklik eksikliği, meşru ancak alışılmadık işlemleri (örneğin, bir tatil sırasında yapılan yüksek tutarlı harcama) anında şüpheli olarak etiketlemelerine neden olur. Ayrıca, yeni ve daha karmaşık dolandırıcılık yöntemleri ortaya çıktığında, bu sistemlerin manuel olarak güncellenmesi gerekir ki bu da yavaş ve verimsiz bir süreçtir.

Fraud.com aiReflex: Yeni Nesil Bulut İşlem İzleme Platformu

Bu zorlukların üstesinden gelmek için tasarlanan Bulut İşlem İzleme platformu Fraud.com aiReflex, IHS Teknoloji güvencesiyle Türkiye’deki finansal kuruluşlara sunulmaktadır. aiReflex, kural tabanlı sistemlerin katı yapısını, yapay zekanın esnekliği ve öğrenme kapasitesiyle birleştiren hibrit bir yaklaşım sunar. SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) mimarisi sayesinde hızlı bir şekilde entegre edilebilen bu platform, uyum süreçlerini dönüştürmeyi hedefler.

Davranışsal Analiz: Müşterinin “Normal” Davranışını Öğrenme

aiReflex’in en güçlü yanlarından biri, her bir müşteri için benzersiz bir davranış profili oluşturmasıdır. Sistem, bir müşterinin normalde ne zaman, nereden, hangi cihazlarla, ne kadar tutarda ve kimlerle işlem yaptığını sürekli olarak öğrenir. Bu sayede, “bir hesaptan 10’dan fazla transfer” gibi statik bir kural yerine, “Bu müşteri normalde ayda 2-3 transfer yaparken, bugün bir saat içinde 15 transfer yaptı ve hiç kullanmadığı bir cihazdan bağlandı” gibi çok daha zengin bir bağlam sunar. Bu derinlemesine analiz, gerçek anormallikleri tespit ederken, meşru davranışları göz ardı etmeyi sağlar.

Dinamik Risk Puanlaması: Her İşlemi Kendi Bağlamında Değerlendirme

aiReflex, her bir işlemi yüzlerce farklı veri noktasını analiz ederek gerçek zamanlı olarak puanlar. Bu veri noktaları arasında işlem detayları, müşterinin davranışsal biyometrisi, cihaz parmak izi (device fingerprinting), konum bilgisi ve geçmiş işlem verileri bulunur. Sistem, statik bir “evet/hayır” kararı yerine, her işlem için dinamik bir risk skoru üretir. Bu sayede, düşük riskli işlemler otomatik olarak onaylanırken, sadece gerçekten yüksek risk taşıyan işlemler uyum ekibinin incelemesine sunulur. Bu yaklaşım, yanlış pozitif oranını dramatik bir şekilde düşürür.

Makine Öğrenmesi ile Gelişen ve Uyum Sağlayan Tespit Modelleri

aiReflex’in makine öğrenmesi algoritmaları, platformu sürekli olarak daha akıllı hale getirir. Sistem, incelenen her işlemden, kapatılan her vakadan ve tespit edilen her yeni dolandırıcılık modelinden öğrenir. Bu, dolandırıcıların sürekli değişen taktiklerine karşı proaktif bir savunma mekanizması oluşturur. Sistem, daha önce hiç karşılaşılmamış yeni ve karmaşık sahtekârlık girişimlerini bile, normal davranış kalıplarından saptıkları için tespit edebilir. Bu, statik kural setlerinin asla başaramayacağı bir yetenektir.

aiReflex ile Yanlış Pozitifleri Azaltma Stratejileri

Fraud.com aiReflex platformu, sadece gelişmiş bir teknoloji sunmakla kalmaz, aynı zamanda TCMB uyumluluğunu sağlarken yanlış pozitifleri en aza indirmek için stratejik yetenekler de sağlar. Bu stratejiler, katı kuralları esneterek ve her işlemi zengin bir bağlam içinde değerlendirerek müşteri deneyimini korur.

TCMB Kurallarını Akıllı Profillerle Zenginleştirme

aiReflex, TCMB’nin belirlediği statik kuralları bir başlangıç noktası olarak kullanır ancak bunları her müşteri için oluşturulan dinamik ve akıllı profillerle zenginleştirir. Örneğin, “günlük 10’dan fazla transfer” kuralı tetiklendiğinde, sistem hemen alarm üretmek yerine şu soruları sorar: “Bu müşteri daha önce benzer bir davranış sergiledi mi? Transfer yapılan kişilerle bir ilişkisi var mı? Kullanılan cihaz ve konum bilgileri normal mi?” Bu çok katmanlı analiz, meşru bir aktiviteyi hatalı bir şekilde engellemenin önüne geçer.

Müşteri Segmentasyonu ile Risk Seviyelerini Kişiselleştirme

Her müşteri aynı risk seviyesine sahip değildir. aiReflex, müşterileri geçmiş işlem hacimleri, davranış kalıpları ve demografik bilgileri gibi özelliklere göre farklı segmentlere ayırır. Örneğin, yıllardır yüksek hacimli işlemler yapan ve bilinen bir kurumsal müşteri ile yeni açılmış bireysel bir hesap için aynı katı kurallar uygulanmaz. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, düşük riskli segmentlerdeki müşteriler için işlem akışını daha pürüzsüz hale getirirken, yüksek riskli olarak değerlendirilen segmentler için daha sıkı kontroller uygulanmasını sağlar.

İlişki Analizi: İşlemler Arasındaki Gizli Bağlantıları Ortaya Çıkarma

Platformun gelişmiş analiz yetenekleri, görünüşte birbirinden bağımsız olan hesaplar ve işlemler arasındaki gizli bağlantıları ortaya çıkarabilir. Dolandırıcılar tarafından kullanılan “para katırı” (money mule) ağlarını veya organize sahtekârlık girişimlerini tespit etmek için cihazları, IP adreslerini, konumları ve işlem alıcı/gönderici bilgilerini haritalandırır. Bu özellik, bireysel işlemlere odaklanan geleneksel sistemlerin gözden kaçıracağı karmaşık ve organize suç ağlarını deşifre ederken, meşru aile veya arkadaş grupları arasındaki normal para akışını ayırt edebilir.

Vaka Yönetiminde Otomasyon: Düşük Riskli Alarmların Otomatik Kapatılması

aiReflex, ürettiği her alarm için dinamik bir risk puanı atar. Bu sayede, uyum süreçlerinde verimliliği artıran otomasyon kuralları oluşturulabilir. Örneğin, belirli bir risk puanının altındaki alarmlar, sistem tarafından otomatik olarak “düşük riskli/meşru” olarak etiketlenip kapatılabilir. Bu, uyum ekiplerinin zamanlarını ve enerjilerini sadece en karmaşık ve en yüksek riskli vakalara ayırmalarını sağlar, böylece TCMB’nin belirlediği 3 saatlik müdahale süresine uyum kolaylaşır.

Gerçek Zamanlı Karar Verme ile Müşteri Deneyimini Kesintiye Uğratmama

Tüm bu analizler ve karar verme süreçleri, milisaniyeler içinde gerçekleşir. Müşteri ödeme düğmesine bastığı anda, aiReflex işlemi değerlendirir ve bir karar üretir. Bu hız, meşru müşteriler için tamamen kesintisiz ve pürüzsüz bir deneyim anlamına gelir. Ödemeler anında onaylanır, hesaplar gereksiz yere bloke edilmez ve müşteri, arka planda çalışan bu güçlü güvenlik mekanizmasını hissetmez bile. Bu, hem güvenliği en üst düzeye çıkaran hem de müşteri memnuniyetini koruyan ideal bir senaryodur.

Yanlış Pozitifleri Azaltarak Etkin Uyum Yönetimi İçin Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?

Türkiye’deki ödeme ve elektronik para kuruluşları için TCMB’nin yeni düzenlemelerine uyum sağlamak, artık bir seçenek değil, bir zorunluluktur. Ancak bu süreçte atılacak yanlış adımlar, operasyonel verimsizlik, artan maliyetler ve en önemlisi, müşteri kaybı gibi ciddi sonuçlar doğurabilir. Geleneksel, kural tabanlı sistemlerin neden olduğu yüksek yanlış pozitif oranı, bu risklerin en temel kaynağıdır. IHS Teknoloji, sunduğu yeni nesil Fraud.com aiReflex platformu ile kuruluşların bu zorlu süreci bir fırsata çevirmesine olanak tanır.

AiReflex, yapay zeka ve makine öğrenmesi gücünü kullanarak statik kuralların ötesine geçer. Her müşteriyi ve her işlemi kendi benzersiz bağlamı içinde değerlendirerek, meşru işlemleri hatalı bir şekilde engelleme oranını minimuma indirir. Bu sayede, uyum ekipleriniz gerçekten şüpheli olan vakalara odaklanırken, dürüst müşterileriniz kesintisiz ve güvenli bir hizmet deneyimi yaşar. TCMB’nin getirdiği 3 saatlik müdahale zorunluluğu gibi katı kurallara tam uyum sağlarken, operasyonel verimliliği artırmak ve müşteri sadakatini korumak mümkündür. Finansal suçlarla mücadelede en etkili savunmayı oluştururken müşteri deneyiminden ödün vermemek için IHS Teknoloji’nin uzmanlığından ve aiReflex’in üstün teknolojisinden faydalanın.