Enygma es un software de prevención del crimen financiero que evalúa los riesgos de las transacciones en tiempo real. Pensamos que las costosas estrategias KYC no son suficientes para evitar los contracargos, por lo que hemos creado una solución capaz de predecir, prevenir y gestionar el fraude y el delito financiero.
ComenzarEnygma sólo utiliza datos no PII para evaluar a nuestros usuarios. Nuestras soluciones dan prioridad a la confidencialidad de los usuarios y cumplen con el RGPD y con todas las leyes de privacidad de datos.
La PSD2 obliga a los proveedores de servicios de pago a aplicar la llamada «Autentificación Reforzada de Cliente» (SCA) cuando un pagador inicia una transacción de pago electrónico. Un estudio ha concluido que la SCA costaría a las empresas europeas 57 mil millones de euros en el primer año.
Los requisitos de la PSD2 y la SCA podrían tener graves repercusiones en la experiencia general de los usuarios de sus clientes, aumentando la fricción y los abandonos, lo que también podría suponer costes de desarrollo adicionales, así como tasas del régimen que deberá gestionar.
Se estima que más del 10% de las pérdidas en cualquier organización son debidas al fraude. La pérdida general por fraude con tarjeta asciende a 25.5 mil millones de euros en 2020. Sin embargo, el 42% de las empresas con un plan definido de prevención de fraude redujeron sus gastos en ataques fraudulentos en un 42% en 2020.
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Los modelos avanzados de autoaprendizaje de Enygma ofrecen una visión integral de los clientes e identifican las actividades con riesgo para reducir los contracargos y los falsos positivos.
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Enygma analiza los datos históricos, ofrece una supervisión de las transacciones y de los resultados de riesgos para evitar los fraudes y los comportamientos sospechosos gracias a informaciones sobre los riesgos en menos de 300 milisegundos.
Estimación de las pérdidas por fraude en cualquier organización
Coste del fraude bancario en todo el mundo en un año
De pérdida en la faturación cada año debido al 3DSecure
Cantidad de pérdidas globales por fraude con tarjeta en 2020
Ubicación de alto riesgo del comerciante 
Ubicación anormal del usuario final 
Escenario de fraude conocido en la prestación de servicios de pago 
Información inusual sobre el acceso al dispositivo/software del usuario final 
Infección de malware en cualquier sesión del procedimiento de autenticación 
