Betrugserkennung

Wir sorgen dafür, dass Ihr Unternehmen den Betrügern immer einen Schritt voraus bleibt. Mit modernster Technologie und fundiertem Branchenwissen schützen wir Sie zuverlässig vor finanziellen Schäden und Reputationsverlust.

Unser Gründer, David Lucker, bringt jahrelange Erfahrung aus der Bekämpfung von Betrug im großen Stil mit – insbesondere aus hochriskanten Branchen wie Ride-Hailing und Food-Delivery. Dieses wertvolle Praxiswissen setzen wir gezielt für Sie ein, um maßgeschneiderte Lösungen zur Betrugserkennung und Prävention anzubieten, die perfekt auf Ihre individuellen Risiken abgestimmt sind. So sind Sie sowohl gegen bereits bekannte als auch neuartige Bedrohungen bestens geschützt.

Einige Beispiele in Aktion:

Umsetzung grundlegender Betrugsregeln – Wir erstellen, pflegen und überwachen grundlegende Regeln zur Betrugserkennung, die auf definierten Bedingungen wie Transaktionshäufigkeit, wiederkehrenden Mustern oder ungewöhnlichem Timing basieren. Vor der finalen Einführung testen wir diese Regeln ausführlich im Schattenmodus, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen und wichtige Kennzahlen wie die False-Positive-Rate zu optimieren.

Anomalieerkennungssystem – Wir implementieren ein fortschrittliches System zur Anomalieerkennung, das ungewöhnliche Muster in Ihren Transaktionsdaten aufdeckt. Zunächst verwendet das System Ausreißer-Erkennung, um Datenpunkte zu identifizieren, die signifikant von erwarteten Verhaltensweisen abweichen. Anschließend erfolgt eine multidimensionale Clusteranalyse, um ähnliche Ausreißer zu gruppieren und so eine gezielte und priorisierte Untersuchung zu ermöglichen. Dieser mehrstufige Ansatz erkennt zuverlässig komplexe Betrugsszenarien – einschließlich neuer, bisher unbekannter oder sich entwickelnder Muster – und deckt verschiedenste Anwendungsfälle ab, von Finanzbetrug bis hin zum Missbrauch von Incentives im E-Commerce-Bereich.

Folgend finden Sie die gesamte Liste unserer Leistungen.

Regelbasierte Betrugserkennung

• Regelentwicklung – Entwicklung und Implementierung robuster, regelbasierter Logik, die exakt auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten ist.
• Monitoring & Optimierung – Kontinuierliche Überwachung und Optimierung der Regeln, um Fehlalarme und Störungen zu minimieren.
• Laufende Wartung – Regelmäßige Aktualisierung und Pflege der Erkennungsregeln, um auf sich ständig ändernde Betrugsbedrohungen effektiv zu reagieren.

Unüberwachtes Maschinelles Lernen (ML)

• Neue Betrugsmuster – Einsatz von Clustering, Anomalie-Erkennung und Ausreißeranalysen, um bisher unbekannte oder aufkommende Betrugsmuster zu identifizieren.
• Verhaltensanomalien – Frühzeitige Erkennung subtiler und ungewöhnlicher Verhaltensweisen, um das Risiko neuer Betrugsformen zu minimieren.

Überwachtes Maschinelles Lernen (ML)

• Modellentwicklung – Einsatz neuronaler Netzwerke und graphenbasierter Methoden, die auf gelabelten Datensätzen trainiert wurden, um bekannte Betrugsmuster präzise aufzudecken.
• Feature Engineering – Sorgfältige Auswahl und Entwicklung relevanter Merkmale, um Genauigkeit, Präzision und Trefferquote der Betrugserkennung zu verbessern.
• Großskalige Bereitstellung – Skalierbare Implementierung der Modelle für große Unternehmen mit hohem Datenaufkommen.

Echtzeit- und Batch-Erkennung

• Flexible Systeme – Bereitstellung flexibler Betrugserkennungssysteme, konfigurierbar sowohl für Echtzeitreaktionen als auch für Batch-Verarbeitung – je nach operativen Anforderungen.
• Shadow-Modus-Test – Erkennungssysteme zunächst im Shadow-Modus betreiben, um deren Wirksamkeit sicher und ohne Auswirkungen auf den laufenden Betrieb zu evaluieren.

Integration menschlicher Validierung

• Team-Aufbau – Aufbau und Schulung menschlicher Validierungsteams zur effizienten Überprüfung auffälliger Fälle und Bearbeitung von Betrugseinsprüchen.
• Workflow-Design – Gestaltung optimierter Workflows, die menschliche Entscheidungen nahtlos mit automatisierten Systemen integrieren.
• Feedback-Schleifen – Einrichtung von Feedback-Prozessen zur Verbesserung der automatischen Erkennung basierend auf den Ergebnissen menschlicher Überprüfungen.

Integration von Einspruchsteams

• Lernen aus Einsprüchen – Direkte Verbindung von Betrugserkennungssystemen mit Ergebnissen der Einspruchsteams, sodass Modelle kontinuierlich aus Fehlalarmen lernen können.
• Höhere Genauigkeit – Systematische Einbindung von Einspruchserkenntnissen zur Steigerung der Genauigkeit in der Betrugserkennung.

Verwarnungs- und Sanktionssysteme

• Eskalierende Sanktionen – Einführung eines Verwarnungssystems, bei dem wiederholte Verstöße zu zunehmend härteren Sanktionen führen (temporäre Sperrungen bis hin zu dauerhaften Ausschlüssen).
• Automatisierte Kommunikation – Automatisierte Benachrichtigung der Nutzer über Verwarnungen, Sanktionen und Einspruchsmöglichkeiten, um Transparenz und Einhaltung der Regeln zu fördern.

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