Betrugserkennung
Modellierung von Betrugsversuchen oder kriminellen Aktivitäten auf Basis Ihrer historischen Daten.
Anomalieerkennung
Generelle Identifikation von ungewöhnlichen Datenpunkten in großen, hochdimensionalen Datenbeständen.
Realtime Monitoring
Anwendung von Fraud Detection Modellen auf Realtime-Datenströme wie bspw. Transaktionen und Buchungen.
Automatisierung
Sparen Sie Ressourcen mit der automatisierten Erkennung von ungewöhnlichen Beobachtungen.
Logfile Analyse
Automatisiertes Verarbeiten von Logfiles und Erkennung von ungewöhnlichen Login-Mustern oder Attacken.
Assoziationsmustersuche
Erkennung von häufig auftretenden Mustern und Zusammenhängen basierend auf historischen Datenbeständen.
Data Science für Fraud Detection.
Case Studies im Bereich Fraud Detection.
Mittels Fraud Detection erkennen Sie auffällige Datenpunkte, Anomalien und Betrugsversuche, die potentiell Ihr Geschäft schädigen oder kompromittieren.
Fraud Detection Modelle operieren, je nach Business Case, vergangenheits- oder zukunftsorientiert und versuchen, in großen und komplexen Datenbanken auffällige bzw. abweichende Datenpunkte zu identifizieren. Durch die Anwendung von Fraud Detection sind Sie in der Lage, automatisiert Daten zu isolieren, die nicht in übliche Muster passen.
Identifikation von Bot Calls
In diesem Projekt haben wir auf Basis von Verbindungsdaten ein Machine Learning Modell entwickelt, das automatisiert Bot Calls nach Europa...
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