Nutzen Sie Datenanalyse und Machine Learning-Algorithmen, um verdächtige Transaktionen oder Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten innerhalb eines Zahlungssystems hinweisen.

Geschäftsziele

Automatisierung
Geschäftseinblicke
Kosten senken
Umsatz steigern

Abteilungen

Betrieb
Finanzen
Vertrieb

Problem

Betrug im Zahlungsverkehr ist eine allgegenwärtige Bedrohung für Unternehmen, die zu erheblichen finanziellen Verlusten führen kann und das Vertrauen der Kunden schwächt. Herkömmliche Betrugserkennungsmethoden sind oft nicht in der Lage, betrügerische Transaktionen genau zu identifizieren, was zu verzögerten Maßnahmen und größeren Schwachstellen führt.

Lösung

Ein maschinelles Lernmodell, das mit Ihren individuellen Daten trainiert wurde, wird vollständig in Ihre Geschäftsprozesse integriert und identifiziert automatisch potenziell betrügerische Zahlungen. Das Modell wird automatisch durch Drift-Erkennung überwacht und der Benutzer wird benachrichtigt, wenn ein erneutes Training erforderlich ist, um das Modell an die neuesten Daten anzupassen. Auf diese Weise kann der Benutzer ein erneutes Training auslösen, um eine gleichbleibend hohe Vorhersageleistung zu gewährleisten. Durch die schnelle Erkennung und Reaktion auf verdächtige Aktivitäten können Unternehmen weiteren Schaden verhindern und ihre finanziellen Vermögenswerte schützen.

Ergebnisse

Wir entwickeln einen Prototyp zur Erkennung von Zahlungsbetrug, der auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Der Prototyp verwendet Ihre historischen Daten und identifiziert unregelmäßige Einträge in einem Ja/Nein-Format. Die Ergebnisse des Prototyps umfassen Erkenntnisse aus der Datenanalyse/-bereinigung und dem Modelltraining, der Modellbewertung und der Betrugserkennung für eine Reihe von vordefinierten Dateneinträgen sowie unsere Empfehlungen für die nächsten Schritte bei der Implementierung dieses Anwendungsfalls. Wenn das Modelltraining gute Bewertungskennzahlen liefert, besteht ein typischer nächster Schritt darin, die gegebenen Modellergebnisse für A/B-Tests in der Praxis zu verwenden und den Geschäftsbetrieb direkt zu verbessern.

Datenanforderungen

Historische Abwicklungsdaten:
Aufzeichnungen von typischen sowie betrügerischen Interaktionen.

System-Metriken:
Leistungsmetriken, Fehlerraten oder andere relevante Systemindikatoren.

Umgebungsvariablen:
Externe Faktoren, die das System beeinflussen.