Durch Covid-19 hat sich das Tempo mit dem sich betrügerische Aktivitäten verbreiten leider nochmals spürbar erhöht. Wohingegen die meisten gängigen Lösungen mit einfachen Regeln die Transaktionsebene kontrollieren, passiert der Betrug oft weit vorher oder durch zunächst harmlos erscheinende Angriffe.
Um hier frühzeitig und vor allem proaktiv entgegen zu wirken, ist es unabdinglich das Verhalten der Endnutzer vor und während der gesamten Session zu beobachten und mithilfe von kontextualisierten Daten ein vollumfängliches Risikoprofil in Echtzeit zu erstellen. Nur wenn alle Daten eines Endnutzers lückenlos gesammelt werden, können die richtigen Entscheidungen getroffen werden ohne die Nutzerfreundlichkeit unnötig negativ zu beeinflussen. Hier wäre speziell das Thema „False Positives“ hervorzuheben.
Praxisbeispiele haben gezeigt, dass bei einzelnen Banken zeitweise bis zu 99,5 % der Alarme als „False Positives“ eingestuft wurden. Durch den Einsatz von speziell entwickelten Risikoanalyse Lösungen ist es möglich diese Erkennungsrate deutlich zu reduzieren und somit neben einer erheblichen Effizienzsteigerung vor allem auch Kosten zu minimieren.
Neben dem Einsatz einer solchen umfassenden Risikoanalyse Lösung (in Echtzeit und über alle digitalen Kanäle hinweg) stellt vor allem auch der Einsatz von Machine Learning eine große Chance dar. So können die momentan im Einsatz befindlichen Systemen, die zumeist mit starren Regeln, aber nicht mit Daten umgehen, einfach und sinnvoll erweitert und somit lernfähig gemacht werden. Die durch Machine Learning gewonnenen Daten sind zumeist der Schlüssel zu optimale Ergebnissen.
Unter anderem geben wir Ihnen in dem Online-Forum einen Einblick in folgende Themen:
- Überblick über verschiedene Techniken, die zu Übernahmeangriffen und anderen Betrugsfällen führen (Fakten und reale Fälle)
- Wie können Sie Ihre Endnutzer und die digitalen Kanäle effektiv gegen diese Techniken schützen, ohne dabei die Nutzerfreundlichkeit negativ zu beeinträchtigen
- Wie sieht eine kontinuierliche Überwachung von Betrugsaktivitäten über alle Kanäle aus und welche Vorteile ergeben sich dadurch
- Wie können Sie Risiken basierend auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen genau analysieren
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