Acerca de Revolut
mejora con respecto a los estándares del sector en un año de Couchbase
guardado con Couchbase
de transacciones fraudulentas detectadas
Desafíos
- Los defraudadores evolucionan para vencer las reglas tradicionales de detección del fraude predeterminadas
- Una aplicación de misión crítica requería una alta disponibilidad constante y un alto rendimiento para su base de clientes en rápido crecimiento.
- Por término medio, el fraude financiero cuesta a las instituciones entre 7 y 8 céntimos de cada $100
Resultados
- La alta velocidad de almacenamiento en caché de Sherlock permitió a los algoritmos de aprendizaje automático aprender y actualizar continuamente las reglas, detectando 96% de transacciones fraudulentas.
- Sherlock evalúa las transacciones en busca de indicios de fraude en menos de 50 milisegundos para los más de 12 millones de clientes de Revolut.
- En el primer año de producción con Couchbase, una mejora de 75% respecto a los estándares del sector ahorró más de $3M.
Para nuestros clientes, la pérdida de $100 puede significar la diferencia entre unas vacaciones agradables y una experiencia llena de frustración y resentimiento. Couchbase nunca nos ha fallado ni a nosotros ni a nuestros clientes.
Dmitri Lihhatsov Responsable de producto de delitos financieros, Revolut
Industria
Caso práctico
- Detección de fraudes
- Almacén de perfiles de usuario
- Comunicación digital
- Almacenamiento en caché
Producto
Características principales
- SQL
- Escala multidimensional
- Replicación entre centros de datos
- Base de datos en memoria