Le tradizionali misure di prevenzione delle frodi si concentrano su dati discreti come account, individui, dispositivi o indirizzi IP specifici. Tuttavia, i truffatori hanno implementato nuovi modi sofisticati per cercare di sfuggire ai controlli tradizionali. Si deve quindi iniziare a guardare oltre i dati discreti come fatto fino ad ora e analizzare i cosiddetti fraud rings.

La Graph Data Science (GDS) sfrutta la potenza delle connessioni tra i dati stessi per analizzare le loro relazioni, rilevare modelli sospetti e prevenire transazioni fraudolente.

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– Come i grafi aggiungono un contesto essenziale per guidare un'analisi che sia più solida ed affidabile;
– Come utilizzare la GDS per prevenire le frodi e migliorarne il rilevamento;
– Come rendere accessibile i risultati sotto forma di grafo anche a personale non tecnico, con una ricerca di pattern automatizzata.