Erkennung von Betrugsfällen.
Fraud Detection.
Mit Fraud Detection nutzen Sie Machine Learning Algorithmen, um frühzeitig Betrugsfälle, auffällige Datenpunkte und Anomalien in Ihren Datenbeständen zu erkennen.
Die voranschreitende Digitalisierung von Prozessen, Produkten und Dienstleistungen ermöglicht es Unternehmen, Daten vielfältig sinnvoll nutzbar zu machen. Weiterhin entstehen aber auch neue Möglichkeiten, diese Daten zu manipulieren, Prozesse digital zu verändern oder Daten grundsätzlich zum Nachteil des Unternehmens zu verwerten.
Fraud Detection beschreibt den Vorgang, basierend auf historischen Daten, Anomalien, Betrugsfälle oder andere negative Ereignisse in großen Datenbeständen aufzuspüren. Dabei kann der Fokus sowohl retrospektiv als auch prädiktiv sein. Hierbei werden häufig komplexe Verfahren aus der Statistik oder Machine Learning eingesetzt, die Kombinationen und Interaktionen von Datenpunkten automatisiert mit Betrugsfällen usw. assoziieren können. Diese Modelle können anschließend genutzt werden, um neue Datenpunkte und Transaktionen im Hinblick auf deren Fraud Potenzial zu bewerten.
Unser Team von Data Scientists und Statistikern berät Sie gerne zum Einsatz von Fraud Detection Modellen und entwickelt gemeinsam mit Ihnen White Box Lösungen, die für Sie transparent zu reproduzierbaren Ergebnissen führen.
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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