Betrugserkennung für Finanzinstitute

Modell- und Regelbasierte Scoring-Systeme
erkennen Betrugsfälle in Echtzeit.

Betrugsaufdeckung

Im Banken- und Finanzsektor erhöhen zunehmende Regulierung und wachsender Wettbewerb den Druck, Verluste aktiv anzugehen. Im Fokus stehen dabei auch betrügerische Transaktionen, da diese in hohem Maße zu den Einbußen beitragen. Viele Unternehmen suchen nach hochentwickelten Analyselösungen, mit denen sich Schäden minimieren oder Betrugsfälle ganz verhindern lassen.

Statistica bietet mit Data Mining und Predictive Analytics moderne Techniken zur Betrugsaufdeckung (Fraud Detection), welche in eine robuste Plattform eingebettet sind. Diese Lösung erkennt Anomalien und systematische Charakteristika betrügerischer Transaktionen. Bei neuen Transaktionen werden Verdachtsfälle in Echtzeit angezeigt. Integrierte Werkzeuge der Textanalyse machen selbst unstrukturierte Daten zugänglich und verbessern nochmals die Betrugserkennung.

Eigenschaften der Lösung

  • Führende Analysekompetenz: Leistungsstarke Predictive-Analytics-Algorithmen garantieren eine gute Trennschärfe bei der Betrugserkennung – die Grundlage für einen hohen Lift und Return on Investment.
  • Unternehmensweite Plattform: Ein rollenbasiertes Mehrnutzersystem mit hohen Sicherheitsstandards bietet die ideale Umgebung, um die besten Prognosemodelle zu erstellen, zu testen und  live zu schalten.
  • Modelle im Live-Betrieb: Sofortige Verarbeitung neu auflaufender Transaktionen sowie automatisches Rejustieren von Prognosemodellen.
  • Integrierter Workflow: Ein übersichtlicher grafischer Workflow integriert Businessregeln und Branchenregularien mit hoch entwickelten Predictive Analytics, um in jeder Situation das beste Ergebnis zu erzielen.

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