Erkennung von Finanzbetrug

Geschäftsproblem

Finanzbetrug betrifft alles von Geschenkkarten bis hin zu Hypotheken, und geht dabei oft mit Identitätsdiebstahl einher. Wenn in betrügerischer Absicht auf die Konten einer Verbraucherin/ eines Verbrauchers zugegriffen oder diese verwendet werden, besteht das Ziel darin, dass Erkennungssysteme die Aktivitäten sofort stoppen. In der Praxis werden jedoch häufig mehrere betrügerische Transaktionen durchgeführt, bevor die Systeme die Konten sperren. Infolgedessen erleiden die Finanzinstitute Verluste und die Verbraucher:innen Unannehmlichkeiten oder, schlimmer noch, einen Identitätsdiebstahl. Die ideale Lösung würde 100 % der Finanztransaktionen über mehrere Datenquellen hinweg auf Betrug prüfen und dann jede Transaktion stoppen, die nach den Regeln als betrügerisch eingestuft wird.

Alteryx Lösung

Die Erkennung von Betrug hängt in der Regel von der Korrelation von Daten aus mehreren Quellen ab. Die meisten Unternehmen sind nicht darauf eingestellt, Transaktionen siloübergreifend zu untersuchen. Selbst wenn sie Betrug erkennen können, haben sie daher Schwierigkeiten, ihn nachzuweisen oder zu blockieren.

Mit Analytics können Unternehmen das Testen von 100 % der Datenpunkte automatisieren, dann Ausreißer identifizieren, die auf Risiken hinweisen, und weitere Untersuchungen durchführen. Dank Einblicken in Echtzeit-Transaktionsdaten können Ermittler:innen Betrugsfälle sofort erkennen und unmittelbar Maßnahmen ergreifen, um die durch den Betrug verursachten Verluste zu reduzieren.

AAlteryx Machine Learning bietet eine skalierbare Machine-Learning-Plattform, die keine Programmierung erfordert und auf der Daten aus vergangenen Betrugsfällen zur Prognose künftiger Betrugsfälle verwendet werden können. Unsere Plattform empfiehlt sogar ein Machine-Learning-Modell, das am besten zu Daten und Ziel passt. Sobald das Modell erstellt wurde, können Sie es verwenden, um Betrug bei zukünftigen Transaktionen vorherzusagen.