Betrugserkennung und Analyse

Unsere Betrugserkennungs- und Analyselösungen umfassen digitale, E-Mail- und Verhaltensdaten, die mit Verbraucheridentitäten verknüpft sind.

Wenn Kunden mit Unternehmen interagieren oder Transaktionen durchführen, können diese Attribute mit fortschrittlicher Technologie anhand bekannter betrügerischer und vertrauenswürdiger Muster und Verhaltensweisen analysiert werden, was einen klareren Blick auf hohe Risikoindikatoren ermöglicht. Anspruchsvollere Lösungen ermöglichen genauere Risikovorhersagen und erkennen selbst nuancierte Anomalien, die auf Betrug an mehreren Kundenkontaktpunkten hindeuten, ohne die Reibungsverluste für echte Kunden zu erhöhen.

Technologien, die künstliche Intelligenz nutzen, können die Betrugserkennung verbessern. Mit maschinellem Lernen arbeitende Algorithmen, die anhand von Regeln, die von Datenwissenschaftlern erstellt wurden, selbstständig Muster in Daten analysieren, können Betrugsfälle genauer und effizienter aufdecken, als dies mit Menschen allein möglich wäre.

Maschinelles Lernen wird in anspruchsvolleren Analyselösungen zur Betrugserkennung eingesetzt. Überwachte maschinelle Lernmodelle helfen bei der Risikovorhersage aus vergangenen Betrugsfällen, um Betrug in der Zukunft sicher zu erkennen und zu verhindern.

Lösungen zur Betrugserkennung sind am effektivsten, wenn sie auf mehreren Ebenen implementiert und auf die jeweiligen geschäftlichen Herausforderungen zugeschnitten werden. Durch die Umsetzung einer risikobasierten Strategie können Unternehmen in jeder Phase des Arbeitsablaufs auf die passende Lösung zugreifen, je nach dem kontextabhängigen Risikoniveau und der geeigneten Reibung für jede Transaktion. Die Kombination aus branchenführenden Daten, riesigen kollaborativen Netzwerken aus digitaler, E-Mail- und Verhaltensintelligenz und KI-gestützter Betrugsanalyse ergibt eine sehr leistungsfähige Strategie zur Betrugserkennung.

Bei der Betrugsanalyse werden fortschrittliche Technologien und menschliches Fachwissen eingesetzt, um potenziell betrügerische Transaktionen zu erkennen, und zwar sowohl vor als auch nach deren Auftreten. Bei diesem Prozess werden relevante Daten gesammelt und gespeichert und anschließend analysiert, um Muster, Unstimmigkeiten und Anomalien aufzudecken. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es einem Unternehmen, potenzielle Bedrohungen proaktiv zu bewältigen und eine wirksame Umgebung zur Betrugserkennung zu schaffen.