Betrugsprävention
Bekämpfen Sie Betrug und Finanz-kriminalität effektiv mit unserer intelligenten Echtzeitentscheidungs-plattform.
Success story
BETRUGSPRÄVENTION VON REGELN ZU ECHTZEIT-INTELLIGENZ TRANSFORMIEREN
Instant Payments und zunehmend komplexe Betrugsmuster verändern die Betrugsprävention im Banking grundlegend. Finanzinstitute müssen in Echtzeit handeln und gleichzeitig regulatorische Anforderungen sowie Kundenerwartungen erfüllen.
Rabobank begegnet diesen Herausforderungen mit RiskShield von INFORM und ermöglicht Echtzeit-Betrugserkennung über verschiedene Betrugsbereiche hinweg. Das verbessert die Betrugserkennung, reduziert False Positives und Betrugsverluste und steigert die operative Effizienz.
Die Herausforderung
Betrugsprävention ist in einer Echtzeit-Zahlungswelt deutlich komplexer geworden. Transaktionen werden innerhalb von Sekunden ausgeführt, wodurch nur wenig Zeit bleibt, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu stoppen. Gleichzeitig entwickeln sich Betrugsmuster schnell weiter, umfassen mehrere Kanäle und beinhalten koordinierte Angriffe.
Für Rabobank bedeutete dies, steigende Transaktionsvolumina und komplexere Betrugsszenarien zu bewältigen und gleichzeitig konsistente Entscheidungen in Echtzeit sicherzustellen. Traditionelle Ansätze erwiesen sich dabei als zu langsam und zu unflexibel, wodurch ein adaptiver und datengetriebener Ansatz für eine effektive Betrugsprävention im großen Maßstab notwendig wurde.
RiskShield hat die Betrugsprävention von statischen Regeln zu einer dynamischen Echtzeit-Umgebung weiterentwickelt. Hybrid AI unterstützt eine adaptive Betrugserkennung in Echtzeit.
Das Projekt in Kürze
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementierte Rabobank eine einheitliche Plattform für Betrugsprävention, die Echtzeitverarbeitung mit Advanced Analytics und kontinuierlicher Modelloptimierung kombiniert:
- Echtzeit-Betrugserkennung über Online-Banking, Kartentransaktionen und Authentifizierungsprozesse hinweg
- Kombination aus regelbasierter Erkennung, Risikobewertung und Machine Learning in einer Plattform
- Kontinuierliche Modellupdates auf Basis operativen Feedbacks und realer Betrugsfälle
- Sofortige datengetriebene Entscheidungen zur Verhinderung finanzieller Schäden
Das Ergebnis
Durch die Weiterentwicklung hin zu einem datengetriebenen Echtzeit-Framework konnte Rabobank ihre Betrugsprävention deutlich verbessern.
Verdächtige Aktivitäten lassen sich heute unmittelbar erkennen und stoppen, während Automatisierung den manuellen Aufwand reduziert und Reaktionszeiten beschleunigt. Dadurch verbessern sich Erkennungsleistung und Prozesseffizienz, während weniger Betrugsfälle unentdeckt bleiben.
