Hoppa till innehåll

Illustrativa scenarier

Vad Device Intelligence förändrar

Hur ingenjörsteam sätter Device Identification, Bot Detection och Smart Signals i arbete mot bedrägeri, bottar och infrastrukturkostnad — genomgånget som konkreta scenarier.

Illustrativa scenarier modellerade på typiska driftsättningar — inte namngivna kundsamarbeten. Siffrorna beskriver den typ av utfall som dessa driftsättningar siktar mot, inte reviderade resultat. Verkliga case studies publiceras allteftersom kunder godkänner dem.

Exempel: betalningsplattform

Fintech · Series B-profil

ILLUSTRATIVT SCENARIO

Utmaning

En betalningsplattform med stora förluster från kontokapningar, där WAF-regler fångar bara en bråkdel av sofistikerade ATO-försök och manuell granskning inte skalar med tillväxten.

Lösning

Driftsätt Device Identification och Bot Detection över inloggnings- och betalningsflöden. Device Identification flaggar återkommande enheter även efter att cookies rensats, medan Bot Detection avvärjer automatiserad testning av inloggningsuppgifter vid kanten.

Betydande
Bedrägeriminskning
Lägre
Manuell granskningsbelastning
Minskade
Falska positiva
~2 veckor
Integrationstid

Vad som förändras

I det här scenariot går teamet från att hantera hundratals bedrägerilarm om dagen till en bråkdel av den volymen, med långt färre legitima användare felaktigt flaggade — den typ av förändring ett supportteam brukar märka först.

Integrationstidslinje: Ungefär två veckor till en fullständig integration

Exempel: SaaS för datainfrastruktur

SaaS · Enterprise-profil

ILLUSTRATIVT SCENARIO

Utmaning

En SaaS-plattform drabbad av storskalig credential stuffing som kringgår dess befintliga WAF. Attacktrafiken förbrukar infrastrukturresurser och försämrar prestandan för verkliga användare.

Lösning

Driftsätt Bot Detection vid kanten för att avvärja automatiserad trafik innan den når applikationsservrarna, och lägg till Smart Signals för sessionsanalys på serversidan som fångar sofistikerade bottar som härmar mänskligt beteende.

Hög
Botblockering
Lägre
Infrakostnad
50K+ i skala
Dagliga botförsök
Minimal
Tillagd kantlatens

Vad som förändras

I det här scenariot återvinns en stor andel av de infrastrukturkostnader som tidigare gick till att betjäna bottrafik, eftersom de flesta automatiserade förfrågningar avvisas vid kanten innan de ens når applikationsservrarna.

Integrationstidslinje: Dagar för Bot Detection, ungefär en vecka för Smart Signals

Exempel: analysleverantör

Analysplattform · Tillväxtprofil

ILLUSTRATIVT SCENARIO

Utmaning

En analysleverantör som utvärderar en migrering bort från en annan device-intelligence-leverantör och behöver validera likvärdig noggrannhet innan de binder sig till bytet.

Lösning

Kör Device Identification parallellt med den befintliga lösningen under en valideringsperiod, med en sida-vid-sida-jämförelse i en dashboard som spårar noggrannhet, latens och identifieringsstabilitet före övergången.

I nivå+
Noggrannhet
Lägre
Kostnad
Snabbare
Svarstid
Parallell körning
Validering

Vad som förändras

I det här scenariot låter körningen av båda systemen sida vid sida teamet bekräfta att Device Identification matchar eller överträffar deras tidigare leverantör över de mätvärden de spårar, så att migreringsbeslutet vilar på deras egna data snarare än på ett löfte.

Integrationstidslinje: En parallell valideringskörning, sedan övergång

Redo att se liknande resultat?

Prata med vårt team om hur tracio.ai kan minska bedrägeri och sänka kostnader för din plattform.