Acapture y Sift Science ofrecen a los comerciantes productos antifraude de gran calidad

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Al permitir que los comerciantes consigan tasas de autorización y conversión más elevadas en tiempo real mediante la reducción del fraude, los falsos positivos y los costes operativos

Acapture, un procesador de pagos multicanal global se ha asociado con Sift Science, una compañía de aprendizaje automático que protege a las empresas contra el fraude y el abuso. Utilizando la tecnología más inteligente para la gestión del fraude en su esfuerzo conjunto destinado a hacer que las experiencias en línea sean más fluidas y seguras, las dos empresas forman un centro neurálgico para luchar contra el fraude del comercio electrónico y ayudar a los comerciantes a maximizar sus ingresos.

Esta asociación crea una plataforma única capaz de controlar todos los tipos de fraude de comercio electrónico facilitada por Sift Science. Las soluciones globales de adquisición internas de Acapture proporcionan acceso a los datos de pago e información sobre la trayectoria de los pagos del consumidor final. Estos datos, emparejados con los modelos vanguardistas de aprendizaje automático de Sift Science crean la solución definitiva de control del fraude para proteger a los comerciantes en el trepidante escenario de fraude.

Estamos encantados de tener a Sift Science como socio de confianza para nuestra misión a largo plazo de ayudar a los comerciantes a luchar contra el fraude y proporcionar experiencias mejores al consumidor‘ declaró Rudolf Booker, CEO de Acapture. ‘¡Es el principal desafío para ellos y por lo tanto una prioridad máxima para nosotros! Trabajando juntos, confiamos en que la experiencia práctica en el control del fraude y el aprendizaje automático de Sift Science en combinación con la información completa sobre todo el flujo de la transacción habilitada por Acapture nos coloque como la primera opción de los comerciantes para el control del fraude’.

‘Los datos de Acapture y nuestros modelos de aprendizaje automático impulsarán el crecimiento de las empresas reduciendo el fraude, los falsos positivos y los costes operativos’, declaró Jason Tan, CEO de Sift Science. ‘Combinando nuestras probadas plataformas tecnológicas, los comerciantes saben automáticamente quién es fiable y quién implica un riesgo. Ya no necesitan buscar el equilibrio entre proteger o hacer crecer su empresa’.

El fraude del comercio electrónico siempre ha sido el reto con máxima prioridad para los comerciantes que sigue perjudicándoles en su actividad principal, impidiéndoles aprovechar al máximo el tráfico entrante. Debido a las limitaciones de las aplicaciones basadas en normas se rechazan muchas transacciones genuinas, dando como resultado clientes legítimos decepcionados por su experiencia de compra. Este enfoque rígido de prevención del fraude no solo tiene un impacto negativo en las tasas de conversión, sino también en la reputación de la marca, especialmente hoy en día, porque las plataformas de las redes sociales les dan una poderosa voz a los clientes. La asociación de Acapture con Sift Science aspira a reducir la cantidad de clientes genuinos bloqueados y a optimizar las conversiones utilizando modelos de aprendizaje automático enriquecidos con datos y personalizados. Los comerciantes se pueden centrar finalmente en ampliar su negocio sin ser distraídos por el fraude.

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Acerca de Acapture

Fundada en 2015, Acapture es un proveedor de servicios de pagos nuevo, moderno e internacional centrado en maximizar los ingresos de los comerciantes en todo el mundo. Acapture es una empresa afiliada a Payvision, una de las redes globales de adquisición de tarjetas de más rápido crecimiento. Con licencia de institución de pagos otorgada por el Dutch Central Bank, Acapture opera junto con Payvision para ayudar a los comerciantes a que sus negocios crezcan a nivel global. Esto se lleva a cabo mediante el uso de una completa solución de pago multicanal basada en datos capaz de gestionar un pago en cada fase, desde el proceso de pago por caja hasta la captación de fondos y la liquidación.

El sistema de Acapture está equipado con SlicePay, una función que simplifica la asignación de fondos a varias partes a partir de una única transacción, además de gestión de la inteligencia de datos para mejorar las tasas de autorización y lo mejor de la plataforma de inteligencia automática y humana para la detección del fraude y la optimización de la conversión. Integración en tan sólo un día mediante una API RESTful flexible, informes consolidados, un proceso de reconciliación simplificado, adquisición de tarjetas a nivel global y la capacidad de trabajar con más de 80 de los métodos de pagos alternativos más populares y más de 150 divisas de transacción.

Junto con Payvision, Acapture ha sido galardonada como Mejor proveedor de servicios de pago (PSP) en los Premios MPE de 2017 en Berlín. Para obtener más información visite www.acapture.com y siga a Acapture en LinkedIn, Twitter, Facebook, YouTube y en el blog corporativo. Para obtener más información póngase en contacto con: Alina Geosanu | Coordinadora de comunicaciones corporativas, correo electrónico: alina@payvision.com

Sobre Sift Science

Sift Science es el proveedor líder de confianza digital que da servicio a miles de sitios web y aplicaciones en todo el mundo. Las empresas dependen de Sift Science Digital Trust Platform para determinar en tiempo real qué usuarios son fiables en los canales digitales. Nuestro aprendizaje automático en vivo, red de confianza mundial y tecnologías de automatización estimulan el crecimiento de la empresa e impulsan la expansión en mercados nuevos mientras que protegen a las empresas y a los clientes de todos los vectores de fraude y abuso.

Nos tomamos en serio la protección de los datos de nuestros clientes. Mantenemos un programa de seguridad de información robusto que ha sido diseñado conforme a las mejores prácticas de la industria, incluyendo SOC 2.

Saber más sobre https://siftscience.com/. Para obtener más información póngase en contacto con: Kristina Richmann, Pan Communications (para Sift Science): Kristina Richmann

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