Kredi Kartı Dolandırıcılığı ve Reşit Olmayan Kullanıcı Tespiti İlişkisi

Dijitalleşen dünyada finansal işlemlerin hızı ve kolaylığı artarken, bu durum kredi kartı dolandırıcılığı gibi siber suçlar için de yeni kapılar aralamaktadır. Dolandırıcılar, sürekli olarak yeni ve karmaşık yöntemler geliştirerek hem kullanıcıları hem de finansal kuruluşları hedef almaktadır. Bu karmaşık denklemin genellikle göz ardı edilen fakat kritik bir parçası ise reşit olmayan kullanıcılardır. Finansal okuryazarlığı ve deneyimi daha düşük olan bu yaş grubu, hem dolandırıcılık eylemlerinin hedefi hem de farkında olmadan bu eylemlerin bir parçası haline gelebilmektedir. Bu nedenle, dolandırıcılık önleme sistemlerinin reşit olmayan kullanıcıları doğru bir şekilde tespit etmesi ve bu kullanıcıların davranışsal modellerini anlaması, finansal ekosistemin güvenliği için hayati önem taşımaktadır.

Kredi Kartı Dolandırıcılığının Genel Çerçevesi

Kredi kartı dolandırıcılığı, finansal ekosistemin en yaygın ve maliyetli tehditlerinden biridir. Bu bölümde, dolandırıcılığın tanımından yaygın senaryolara ve finansal sistem üzerindeki genel etkilerine kadar temel bir çerçeve sunulacaktır.

Kredi Kartı Dolandırıcılığı Nedir?

Kredi kartı dolandırıcılığı, bir bireyin kredi veya banka kartı bilgilerinin, kart sahibinin izni veya bilgisi olmaksızın mal veya hizmet satın almak, nakit avans çekmek veya yasa dışı fon transferleri gerçekleştirmek amacıyla kullanılmasıdır. Bu tür suçlar, hem fiziksel hem de dijital ortamlarda meydana gelebilir ve teknolojinin ilerlemesiyle birlikte yöntemleri de sürekli olarak evrim geçirmektedir.

Yaygın Dolandırıcılık Senaryoları ve Yöntemleri

Dolandırıcılar, kart bilgilerini ele geçirmek ve kullanmak için çeşitli yöntemler geliştirmiştir. Bu yöntemlerin anlaşılması, etkili savunma mekanizmaları kurmanın ilk adımıdır.

Fiziksel Kart Dolandırıcılığı (Skimming, Kayıp/Çalıntı Kart)

Fiziksel kart dolandırıcılığı, kartın fiziken kötüye kullanıldığı senaryoları içerir. Skimming, ATM veya POS cihazlarına yerleştirilen özel düzeneklerle kartın manyetik şeridindeki bilgilerin kopyalanmasıdır. Kayıp veya çalıntı kartların kullanılması ise en eski yöntemlerden biridir ve kartın yetkisiz kişilerce doğrudan harcama yapmak için kullanılmasına dayanır.

Kart Bilgilerinin Ele Geçirilmesi (Phishing, Malware)

Dijital dünyada kart bilgilerini çalmanın en yaygın yollarından biri Phishing (Oltalama) saldırılarıdır. Bu yöntemde dolandırıcılar, banka veya bilinen bir kurum gibi davranarak sahte e-postalar, SMS’ler veya web siteleri aracılığıyla kullanıcıların kart bilgilerini girmelerini sağlar. Malware (Kötü Amaçlı Yazılım) ise kullanıcının cihazına bulaşarak klavye girişlerini kaydeden (keylogger) veya doğrudan finansal bilgileri çalan yazılımları içerir. Bu tür saldırılara karşı korunmak için resmi mağaza dışı yüklemelerden kaçınmak büyük önem taşır.

Kart Hamili Olmadan Yapılan İşlemler (CNP – Card Not Present Fraud)

Kart Hamili Olmadan Yapılan İşlemler (CNP), internet veya telefon üzerinden gerçekleştirilen ve kartın fiziksel olarak ibraz edilmediği işlemleri kapsar. Dolandırıcılar, ele geçirdikleri kart numarası, son kullanma tarihi ve CVV kodu gibi bilgileri kullanarak online alışveriş yaparlar. CNP dolandırıcılığı, e-ticaretin büyümesiyle birlikte en hızlı artan dolandırıcılık türlerinden biri haline gelmiştir ve etkili fraud tespit ve önleme çözümleri gerektirir.

Hesap Ele Geçirme (Account Takeover)

Hesap Ele Geçirme (Account Takeover – ATO), dolandırıcının bir kullanıcının online hesabının (e-ticaret, bankacılık vb.) kontrolünü tamamen ele geçirmesidir. Genellikle çalınan kullanıcı adı ve şifrelerle gerçekleştirilen bu saldırı sonucunda dolandırıcı, hesaba kayıtlı kredi kartlarını kullanabilir, kişisel bilgileri değiştirebilir ve yeni işlemler yapabilir.

Dolandırıcılığın Finansal Ekosisteme Etkileri

Kredi kartı dolandırıcılığının etkileri sadece bireysel finansal kayıplarla sınırlı değildir. Bankalar ve finans kuruluşları için chargeback (ters ibraz) maliyetleri, operasyonel yükler ve itibar kaybı gibi ciddi sonuçlar doğurur. Tüccarlar satış kaybı yaşarken, genel olarak sisteme duyulan güven azalır ve bu durum tüm finansal ekosistemi olumsuz etkiler.

Finansal Sistemlerde Reşit Olmayan Kullanıcı Varlığı

Geleneksel finansal sistemler yetişkin kullanıcılar için tasarlanmış olsa da, dijitalleşme ile birlikte reşit olmayan bireylerin bu sistemlerle etkileşimi artmıştır. Bu durum, finansal kuruluşlar için hem yeni fırsatlar hem de yönetilmesi gereken önemli riskler barındırmaktadır.

Reşit Olmayan Kullanıcı Kavramı ve Yasal Sınırlamalar

Finansal bağlamda reşit olmayan kullanıcı, genellikle 18 yaşın altındaki, yasal olarak tek başına finansal sözleşme yapma ehliyetine sahip olmayan bireyleri ifade eder. Yasalar, bu kişilerin kendi adlarına kredi kartı veya banka hesabı gibi ürünleri edinmelerini kısıtlar. Bu kısıtlamaların temel amacı, finansal deneyimi ve bilinci henüz tam gelişmemiş olan gençleri potansiyel risklerden ve borç yükümlülüğünden korumaktır.

Reşit Olmayanların Finansal Ürünlere Erişim Yolları

Yasal sınırlamalara rağmen, reşit olmayan kullanıcılar çeşitli yöntemlerle finansal sistemlere dahil olabilmektedir.

Ebeveyn Onayı veya Ek Kart Kullanımı

En yaygın ve yasal yöntem, ebeveynlerin kendi hesaplarına bağlı olarak çocukları için ek kart çıkarmasıdır. Bu durumda yasal ve finansal sorumluluk tamamen ebeveyne aittir. Ebeveynler, bu kartlar üzerinden çocuklarının harcamalarını kontrol edebilir ve onlara finansal sorumluluk kazandırmayı amaçlayabilir. Ancak bazen bu durum istenmeyen harcamaların önüne geçmek için ek kontroller gerektirebilir.

Yaş Bilgisini Yanlış Beyan Etme

Özellikle online platformlarda ve fintek uygulamalarında, reşit olmayan bireyler yaşlarını büyük göstererek hesap açmaya çalışabilirler. Etkili yaş doğrulama süreçlerinin olmadığı sistemler, bu tür yanlış beyanlara karşı savunmasız kalır ve farkında olmadan yasal olarak ehliyetsiz bir kullanıcıyı sisteme dahil etmiş olur.

Üçüncü Taraf Kimlik Bilgilerinin Kullanımı

Bazı durumlarda reşit olmayanlar, ebeveynlerinin veya başka bir yetişkinin kimlik ve kart bilgilerini izinsiz olarak kullanarak hesap oluşturabilir veya işlem yapabilirler. Bu durum, hem bir kimlik hırsızlığı vakası hem de ciddi bir dolandırıcılık riski teşkil eder.

Reşit Olmayan Kullanıcıların Yarattığı Riskler ve Sorumluluklar

Finansal sistemlerde tespit edilememiş reşit olmayan kullanıcı varlığı, kurumlar için önemli riskler doğurur. Yasal olarak geçersiz sayılabilecek işlemler, yüksek chargeback oranları ve yasal düzenlemelere uyumsuzluk gibi sorunlar ortaya çıkabilir. Ayrıca, bu kullanıcıların dolandırıcılık faaliyetlerinde maşa olarak kullanılma veya dolandırıcılık kurbanı olma olasılıkları daha yüksektir, bu da kurumun risk profilini artırır.

Kredi Kartı Dolandırıcılığı ve Reşit Olmayan Kullanıcılar Arasındaki Doğrudan İlişki

Reşit olmayan kullanıcılar, kredi kartı dolandırıcılığı ekosisteminde hem kurban hem de fail olarak karmaşık bir rol oynarlar. Dijital dünyadaki tecrübesizlikleri ve yüksek risk alma eğilimleri, onları dolandırıcılar için ideal hedefler veya araçlar haline getirir.

Reşit Olmayanların Dolandırıcılık Faaliyetlerindeki Rolü

Gençlerin dolandırıcılık faaliyetlerine dahil olmaları genellikle farkında olmadan veya sonuçlarını tam olarak anlamadan gerçekleşir.

Para Katırı (Money Mule) Olarak Kullanılmaları

Dolandırıcılar, yasa dışı yollarla elde ettikleri parayı aklamak için genellikle reşit olmayan gençleri “para katırı” olarak kullanır. Kolay para kazanma vaadiyle kandırılan gençler, kendi banka hesaplarını veya e-cüzdanlarını bu paranın transferi için kullandırırlar. Bu durum, gençleri ciddi yasal suçlamalarla karşı karşıya bırakır ve finansal sistemin güvenliğini tehlikeye atar.

Sosyal Mühendislik Saldırılarına Karşı Yüksek Hassasiyetleri

Reşit olmayan kullanıcılar, sosyal mühendislik saldırılarına karşı yetişkinlere göre daha savunmasızdır. İnandırıcılık, aciliyet hissi ve otorite figürlerine duyulan saygı gibi psikolojik manipülasyon teknikleri, gençlerin kişisel bilgilerini veya ebeveynlerinin kart bilgilerini dolandırıcılara kolayca kaptırmalarına neden olabilir.

Dolandırıcılar Tarafından Reşit Olmayanların Hedef Alınması

Dolandırıcılar, gençlerin yoğun olarak vakit geçirdiği dijital platformları hedef alarak özel dolandırıcılık senaryoları geliştirirler.

Oyun ve Sosyal Medya Platformları Üzerinden Dolandırıcılık

Online oyunlar ve sosyal medya, dolandırıcılar için reşit olmayan kullanıcılara ulaşmanın en kolay yollarındandır. Sahte oyun içi eşya (skin, item) satışları, bedava oyun parası (premium currency) vaat eden oltalama siteleri ve sahte çekilişler gibi yöntemlerle gençlerin veya ailelerinin kart bilgileri çalınır. Özellikle loot box ve mikro ödemeler gibi oyun içi harcama mekanikleri, bu tür dolandırıcılıklar için zemin hazırlar.

Sahte Ürün ve Hizmet Satışları

Sosyal medya reklamları veya sahte e-ticaret siteleri aracılığıyla, piyasa değerinin çok altında popüler ürünler (akıllı telefon, spor ayakkabı vb.) sunarak gençleri hedef alırlar. Ödeme yapıldıktan sonra ürün ya hiç gönderilmez ya da sahte bir ürün yollanır ve bu esnada kart bilgileri de çalınmış olur.

Reşit Olmayanlar Tarafından Kasıtsız veya Kasıtlı Olarak Gerçekleştirilen Hatalı İşlemler

Reşit olmayan kullanıcıların yaptığı her sorunlu işlem kötü niyetli olmayabilir. Ebeveynlerinin kartını izinsiz alıp oyun içi harcama yapan bir çocuk, teknik olarak “dostane dolandırıcılık” (friendly fraud) olarak adlandırılan bir duruma neden olur. Ebeveyn bu harcamayı tanımadığında bankasına itiraz eder ve bu durum, işletmeler için haksız chargeback maliyetleri yaratır.

Reşit Olmayan Kullanıcıları Tespit Etme Yöntemleri ve Teknolojileri

Finansal kuruluşların reşit olmayan kullanıcıları etkin bir şekilde tespit etmesi, hem yasal yükümlülükleri yerine getirmek hem de dolandırıcılık risklerini azaltmak için zorunludur. Bu amaçla çeşitli teknolojik ve analitik yöntemler kullanılır.

Müşteri Tanıma (KYC) ve Yaş Doğrulama Süreçleri

Müşteri Tanıma (Know Your Customer – KYC), bir finansal kuruluşun müşteri kimliğini doğrulama sürecidir ve yaş tespiti bu sürecin temel bir parçasıdır. Gelişmiş Bulut KYC çözümleri, bu süreci dijitalleştirerek daha güvenli ve verimli hale getirir.

Kimlik Belgesi Doğrulama Sistemleri

Modern yaş doğrulama sistemleri, kullanıcılardan kimlik kartı, pasaport gibi resmi belgelerin fotoğrafını yüklemelerini ister. Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisi ile belgedeki bilgiler (doğum tarihi gibi) otomatik olarak okunur ve belgenin sahte olup olmadığını analiz eden algoritmalarla kontrol edilir.

Biyometrik Doğrulama Yöntemleri

Biyometrik doğrulama, kimlik belgesindeki kişinin gerçekten başvuru yapan kişi olduğunu teyit etmek için kullanılır. Canlılık tespiti (liveness detection) ile desteklenen yüz tanıma sistemleri, kullanıcının canlı bir özçekim (selfie) videosu ile kimlikteki fotoğrafını karşılaştırarak kimlik sahtekarlığını önler. Bu yöntemler, özellikle kullanıcı terk etme oranlarını azaltma odaklı tasarımlarla sunulmalıdır.

Davranışsal Analiz ve Kullanıcı Profili Çıkarma

KYC süreçlerini atlatan veya ebeveyn hesabını kullanan reşit olmayan kullanıcıları tespit etmek için davranışsal analiz kritik bir rol oynar.

Harcama Alışkanlıkları ve Desenleri

Reşit olmayan kullanıcıların harcama alışkanlıkları genellikle yetişkinlerden farklıdır. Örneğin, gece geç saatlerde yapılan küçük ve sık oyun içi satın alımlar, dijital içerik abonelikleri veya fast-food harcamaları gibi desenler, bir hesabın reşit olmayan bir birey tarafından kullanıldığına işaret edebilir.

Cihaz ve Oturum Bilgilerinin Analizi

Kullanıcının bağlandığı cihaz türü, işletim sistemi, IP adresi, işlem saatleri gibi veriler analiz edilerek bir profil oluşturulur. Bir ebeveynin iş saatlerinde genellikle masaüstü bilgisayardan bağlandığı bir hesaba, okul saatleri dışında farklı bir mobil cihazdan sürekli erişim sağlanması şüphe uyandırıcı bir durumdur.

Tipik Yaş Gruplarına Özgü Davranışların Tespiti

Makine öğrenmesi modelleri, farklı yaş gruplarına özgü dijital davranış kalıplarını öğrenebilir. Örneğin, belirli oyun sitelerinde, sosyal medya platformlarında veya influencer’ların tanıttığı ürünleri satan sitelerde yoğunlaşan trafik ve harcamalar, reşit olmayan bir kullanıcı segmentini işaret edebilir.

Veri Zenginleştirme ve Üçüncü Taraf Veri Kaynaklarının Kullanımı

Finansal kuruluşlar, kendi iç verilerini üçüncü taraf güvenilir veri kaynaklarıyla zenginleştirerek kullanıcı profillerini daha doğru hale getirebilirler. Bu kaynaklar, demografik veriler veya diğer kamuya açık bilgiler olabilir ve beyan edilen yaşın doğruluğunu teyit etmede ek bir katman sağlar.

Dolandırıcılık Önleme Sistemlerinde Reşit Olmayan Kullanıcı Faktörünün Entegrasyonu

Reşit olmayan kullanıcıların yarattığı özgün riskleri yönetmek için, standart dolandırıcılık önleme sistemlerinin bu faktörü dikkate alacak şekilde geliştirilmesi ve yapılandırılması gerekmektedir. Bu, hem kural tabanlı yaklaşımların hem de yapay zeka modellerinin bu özel kullanıcı segmentine göre ayarlanmasını içerir.

Kural Tabanlı Sistemlerde Reşit Olmayanlara Yönelik Senaryoların Tanımlanması

Kural tabanlı sistemler, dolandırıcılık tespiti için önceden tanımlanmış “eğer-ise” (if-then) senaryolarına dayanır. Reşit olmayan kullanıcı riskini yönetmek için bu sistemlere özel kurallar eklenebilir. Örneğin: “Eğer bir işlem, bilinen bir oyun platformunda gece 02:00-05:00 saatleri arasında yapılıyorsa ve son bir saat içinde aynı platformda 5’ten fazla küçük tutarlı işlem gerçekleşmişse, bu işlemi riskli olarak işaretle ve ek doğrulama iste.” Bu tür kurallar, tipik genç davranışlarını yakalamada etkilidir.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri ile Anomali Tespiti

Makine öğrenmesi ve yapay zeka, reşit olmayan kullanıcı davranışlarını tespit etmede kural tabanlı sistemlerden çok daha dinamik ve etkilidir. Bu modeller, milyonlarca işlemi analiz ederek normal ve anormal davranışları öğrenir.

Reşit Olmayan Kullanıcı Davranışlarını Öğrenen Algoritmalar

Bu algoritmalar, hangi ürünlerin satın alındığı, günün hangi saatinde işlem yapıldığı, ne kadar harcandığı gibi yüzlerce veri noktasını analiz eder. Zamanla, tipik bir yetişkin kullanıcı profili ile reşit olmayan bir kullanıcının (veya bir ebeveynin hesabını kullanan çocuğun) profilini ayırt etmeyi öğrenirler. Bir anomali tespit edildiğinde (örneğin, genellikle sadece market alışverişi yapan bir kartla aniden oyun içi harcama yapılması), sistem otomatik olarak uyarı üretebilir.

Gerçek Zamanlı Risk Skorlaması ve İşlem Onayı/Reddi

Gelişmiş Bulut İşlem İzleme platformları, her işlemi milisaniyeler içinde analiz eder. Reşit olmayan bir kullanıcı tarafından yapıldığına dair şüphe barındıran veya dolandırıcılık riski taşıyan işlemlere anlık olarak bir risk skoru atanır. Bu skor, belirlenen eşiğin üzerindeyse işlem otomatik olarak reddedilebilir veya kullanıcıya ek bir güvenlik adımı (örneğin, mobil bildirim onayı) gönderilebilir.

Riskli Kullanıcı Segmentlerinin Oluşturulması ve İzlenmesi

Tespit edilen veya şüphelenilen reşit olmayan kullanıcı hesapları, ayrı bir risk segmenti olarak gruplandırılabilir. Bu segmentteki hesaplar daha sıkı izleme kurallarına tabi tutulabilir. Örneğin, bu segmentteki kullanıcıların belirli türdeki (örneğin, yurt dışı veya yüksek tutarlı) işlemleri için limitler getirilebilir veya bu işlemlerin tamamı için manuel onay süreci işletilebilir.

Vaka Analizleri ve Sektörel Örnekler

Teorik bilgileri somutlaştırmak adına, reşit olmayan kullanıcıların dahil olduğu gerçek dünya dolandırıcılık vakalarını incelemek önemlidir. Bu örnekler, farklı sektörlerdeki risklerin nasıl ortaya çıktığını göstermektedir.

Oyun Sektöründe Yaşanan Dolandırıcılık Vakaları ve Reşit Olmayan Kullanıcı İlişkisi

Vaka: Popüler bir online oyunda, 14 yaşında bir kullanıcı, “ücretsiz oyun parası” vaat eden bir oltalama sitesine girer. Sitenin “doğrulama” için istediği, ebeveynine ait kredi kartı bilgilerini tereddüt etmeden girer. Dolandırıcılar, bu bilgilerle anında farklı e-ticaret sitelerinden yüksek tutarlı alışverişler yapar. Aile, ekstrede bu harcamaları fark ettiğinde bankaya ters ibraz başvurusunda bulunur. Sonuç olarak, hem aile mağdur olur hem de dolandırıcılık işlemi yapılan e-ticaret siteleri finansal kayba uğrar.

E-ticaret Platformlarında Kimlik Hırsızlığı ve Reşit Olmayanların Rolü

Vaka: Bir dolandırıcılık şebekesi, sosyal medya üzerinden “kolay para kazanma” ilanıyla reşit olmayan gençlere ulaşır. Onlardan, küçük bir komisyon karşılığında kendi adlarına veya ailelerinin bilgileriyle birden fazla e-ticaret platformunda satıcı hesabı açmalarını isterler. Bu hesaplar üzerinden sahte veya hiç var olmayan ürünler satılır. Para toplandıktan sonra dolandırıcılar ortadan kaybolur ve yasal sorumluluk, kimlik bilgileri kullanılan reşit olmayan genç ve ailesi üzerinde kalır.

Fintek Sektöründe Yaş Doğrulama Başarısızlıklarından Kaynaklanan Dolandırıcılık Örnekleri

Vaka: Yetersiz yaş doğrulama mekanizmalarına sahip bir dijital cüzdan uygulaması, 16 yaşındaki bir gencin yanlış doğum tarihi beyan ederek hesap açmasına izin verir. Genç, bu hesabı kullanarak çalıntı kredi kartlarından küçük ama sık transferler yaparak paranın izini kaybettirmeye çalışan bir dolandırıcılık ağının “para katırı” haline gelir. Fintek şirketi, hem yasal olarak reşit olmayan birine hesap açtığı için düzenleyici kurumlar tarafından cezalandırılır hem de dolandırıcılık faaliyetine aracılık ettiği için itibar kaybı yaşar.

Yasal ve Etik Boyutlar

Reşit olmayan kullanıcıların tespiti ve yönetimi, sadece teknik bir zorunluluk değil, aynı zamanda ciddi yasal ve etik sorumlulukları da beraberinde getirir. Finansal kuruluşlar, güvenlik, kullanıcı deneyimi ve gizlilik arasında hassas bir denge kurmak zorundadır.

Finansal Kuruluşların Yasal Sorumlulukları ve Yükümlülükleri

Bankalar ve finansal kuruluşlar, Suç Gelirlerinin Aklanmasının Önlenmesi (AML) ve Müşterini Tanı (KYC) gibi yasal düzenlemelere tabidir. Bu düzenlemeler, müşterinin kimliğinin ve yaşının doğru bir şekilde doğrulanmasını zorunlu kılar. Reşit olmayan bir bireye yasalara aykırı olarak finansal bir ürün sunmak, kurumu para cezaları ve lisans iptali gibi ciddi yaptırımlarla karşı karşıya bırakabilir. Özellikle TCMB ve MASAK raporlamalarında veri kalitesi bu uyumluluğun temelini oluşturur.

Çocukların Kişisel Verilerinin Korunması (KVKK ve GDPR Kapsamında)

Çocukların kişisel verileri, hem Türkiye’deki Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) hem de Avrupa’daki Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) kapsamında özel korumaya tabidir. Yaş doğrulama veya davranış analizi süreçlerinde reşit olmayan bir bireye ait verilerin toplanması, işlenmesi ve saklanması için genellikle ebeveynin açık rızası gereklidir. Bu verilerin güvenliğinin sağlanması ve sadece meşru amaçlar için kullanılması kritik bir yasal yükümlülüktür.

Etik İkilemler: Güvenlik, Kullanıcı Deneyimi ve Gizlilik Dengesi

Finansal kuruluşlar, reşit olmayan kullanıcıları tespit etmeye çalışırken çeşitli etik ikilemlerle karşılaşır. Örneğin, aşırı sıkı doğrulama adımları dürüst kullanıcıların deneyimini olumsuz etkileyebilir. Davranışsal analiz ile kullanıcıların her hareketini izlemek, gizliliğin ihlali olarak algılanabilir. Bu noktada kurumların, güvenliği en üst düzeyde tutarken kullanıcı gizliliğine saygı duyan ve süreci mümkün olduğunca pürüzsüz hale getiren teknolojileri benimsemesi etik bir sorumluluktur.

Kredi Kartı Dolandırıcılığı ve Reşit Olmayan Kullanıcı Tespiti İçin Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?

Kredi kartı dolandırıcılığı ve reşit olmayan kullanıcıların yarattığı risklerin kesişim noktasında, doğru teknoloji ortağını seçmek hayati önem taşır. İHS Teknoloji, bu karmaşık soruna yönelik bütüncül ve yenilikçi çözümler sunarak finansal kuruluşların güvende kalmasını sağlar.

Gelişmiş Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Tespit Modelleri

Platformumuz, reşit olmayan kullanıcılara özgü harcama alışkanlıklarını ve davranış kalıplarını sürekli öğrenen ve adapte olan yapay zeka modelleri kullanır. Bu sayede, kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırabileceği karmaşık ve yeni dolandırıcılık senaryoları bile yüksek doğrulukla tespit edilir.

Davranışsal Biyometri ve Kullanıcı Profili Analizinde Üstün Yetenekler

Çözümlerimiz, sadece neyin satın alındığına değil, kullanıcının işlemi nasıl yaptığına da odaklanır. Yazma hızı, fare hareketleri ve cihaz tutuş açısı gibi davranışsal biyometri verilerini analiz ederek, bir hesabın asıl sahibi tarafından mı yoksa reşit olmayan bir çocuk tarafından mı kullanıldığını ayırt edebilir. Bu, özellikle dostane dolandırıcılık vakalarını önlemede büyük bir avantaj sağlar.

Esnek ve Ölçeklenebilir Gerçek Zamanlı Dolandırıcılık Önleme Platformu

Sunduğumuz platform, her işlemi milisaniyeler içinde değerlendirerek anında risk skorlaması yapar ve otomatik kararlar alır. Bulut tabanlı mimarisi sayesinde, işletmenizin büyüme hızına kolayca adapte olur ve milyonlarca işlemi kesintisiz bir şekilde analiz etme kapasitesi sunar. Ayrıca, siber güvenlik alanında Bulut SIEM gibi çözümlerle entegre çalışarak 360 derecelik bir koruma sağlar.

Yasal Mevzuatlara Tam Uyumlu KYC ve Yaş Doğrulama Çözümleri

KVKK ve GDPR gibi yerel ve uluslararası düzenlemelere tam uyumlu, uçtan uca dijital kimlik ve yaş doğrulama çözümleri sunuyoruz. Biyometrik doğrulama ve belge tanıma teknolojilerimizle, yasal yükümlülüklerinizi eksiksiz bir şekilde yerine getirirken kullanıcılarınız için hızlı ve pürüzsüz bir deneyim sağlarsınız.

Uzman Danışmanlık ve 7/24 Teknik Destek Hizmetleri

İHS Teknoloji olarak sadece bir teknoloji sağlayıcısı değil, aynı zamanda bir güvenlik ortağıyız. Dolandırıcılıkla mücadele alanında deneyimli uzman ekibimiz, kurumunuza özel risk senaryoları oluşturmanıza yardımcı olur ve 7/24 teknik destek hizmetimizle her an yanınızda olur. Başarı hikayelerimiz, farklı sektörlerdeki müşterilerimize sağladığımız değeri kanıtlamaktadır.