KI-Echtzeitlösungen zur effektiven Betrugsbekämpfung, Verbesserung der Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften.
Schützen Sie Ihr Unternehmen vor neuen Bedrohungen mit KI-gesteuerter Betrugserkennung in Echtzeit. Die Lösung von Xebia analysiert Transaktionen in grossem Umfang, um Anomalien schnell zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Entwickelt für Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen – unsere Lösung schützt das Vertrauen der Kundinnen und Kunden, steigert die operative Effizienz und hält dein Unternehmen immer einen Schritt vor modernen Betrugsstrategien.
In der heutigen digitalen Welt nutzen Betrüger hochentwickelte Methoden, um Schwachstellen in Systemen auszunutzen. Herkömmliche regelbasierte Systeme sind oft nicht in der Lage, komplexe betrügerische Muster zu erkennen. Unsere KI-gestützten Fraud-Detection-Lösungen setzen Machine-Learning-Algorithmen ein, um riesige Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, Anomalien zu erkennen und potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu identifizieren. Durch die Integration moderner Cloud-Technologien sind unsere Lösungen skalierbar und anpassungsfähig – für optimale Leistung auch in Zeiten hoher Transaktionsvolumina. Mit einem Fokus auf kontinuierliches Lernen entwickeln sich unsere Systeme stetig weiter, um neuen Betrugsmethoden effektiv entgegenzuwirken und so einen zuverlässigen Schutz für Unternehmen und Kundinnen zu gewährleisten.
Führen Sie eine explorative Datenanalyse durch, um die wichtigsten Risikofaktoren zu untersuchen, die Betrugsentitäten/-prozesse beschreiben.
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Zweifelhafte Fälle werden iterativ überprüft, um das Modell zu verbessern und die Quote falsch-positiver Ergebnisse zu reduzieren. So sinkt das Risiko, legitime Prozesse oder Akteure fälschlicherweise als Betrugsversuch zu klassifizieren.
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Auf Basis dieser Schritte wird eine Lösung implementiert, die in einem kontinuierlichen Streaming-Modus arbeitet und verdächtige Aktivitäten in Echtzeit erkennt, um sofort geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten. Ein Feedback-Loop stellt sicher, dass Fehlklassifikationen zurück in das Modell gespeist werden, um dessen Genauigkeit und Leistungsfähigkeit fortlaufend zu erhöhen.
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Erkennen Sie betrügerische Aktivitäten sofort und reagieren Sie darauf, um mögliche Verluste zu minimieren.
Verbessern Sie die Genauigkeit bei der Betrugserkennung, indem Sie unnötige Warnungen und Betriebsunterbrechungen reduzieren.
Sorgen Sie durch umfassende Überwachung und Berichterstattung für die Einhaltung der regulatorischen Standards.
Steigern Sie das Vertrauen Ihrer Kunden, indem Sie ihre Transaktionen und persönlichen Daten schützen.
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