Dopo HiPay Intelligence, la fintech francesce HiPay ha deciso di aiutare ulteriormente i merchant clienti concentrando i propri sforzi sulla piattaforma di HiPay Sentinel, il nuovo servizio che permette agli esercenti di monitorare e contrastare al meglio le frodi online. «La lotta contro la frode è un argomento ricorrente e importante per un gran numero di merchant. Per questo motivo siamo lieti di offrire ai nostri clienti HiPay Sentinel, il primo strumento antifrode che integra le tecnologie di machine learning», ha commentato Grégoire Bourdin, ceo di HiPay. «HiPay Sentinel è un nuovo passo verso lo sviluppo tecnologico di HiPay per aiutare concretamente i suoi clienti e migliorare la user experience dei consumatori e siamo sicuri che la soluzione avrà un brillante futuro nel mercato dell’ecommerce.»
Una piattaforma simile era già stata lanciata da HiPay nel 2014. Fraud Protection Service, questo il nome del vecchio servizio aveva il compito di analizzare 80 diverse tipologie di dati sui pagamenti, oltre a quelli relativi a ciascun merchant. Con HiPay Sentinel, il gruppo francese compie un passo in avanti: «Abbiamo deciso di completare la nostra soluzione antifrode consentendo ai merchant di ottimizzare la user experience dei loro clienti — ha spiegato Virginie Koçun, responsabile della divisione Frodi di HiPay —. Oltre alle funzioni già esistenti nel nostro FPS, abbiamo aggiunto due principali innovazioni: la combinazione di diversi criteri in un unico filtro e un’analisi più efficace, attraverso un sistema di intelligenza artificiale, delle transazioni “incomplete”, cioè delle transazioni che altrimenti dovrebbero essere riesaminate manualmente dai merchant.»
Tra le altre novità della piattaforma la feature Smart Decision, lo strumento di analisi automatico e autodidatta che consente ai retailer di essere più reattivi nella gestione delle transazioni ad alto rischio, affidando la fase di revisione delle transazioni ad algoritmi che per l’appunto dispongono di capacità di auto-apprendimento e di auto-adattamento. «Il machine learning permette di valutare statisticamente e dinamicamente il livello di rischio per le transazioni “incomplete” e di prendere dunque la miglior decisione in tempo reale. Decisione che oltre alla dimensione statistica, tiene in considerazione anche dell’attività caratteristica di ciascun merchant”, ha concluso Alexandre Czech, data science project manager di HiPay.
