Open-Source-Software zur Aufdeckung von Finanzbetrug: Senkung der Gemeinkosten bei gleichbleibender Qualität

Die regelbasierte Engine arbeitet auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Kriterien oder Regeln, die durch die Analyse gängiger Muster und Taktiken bei betrügerischen Aktivitäten erstellt wurden. Sie prüft Transaktionen und Aktivitäten methodisch und sucht nach allen Fällen, die mit dem festgelegten Regelsatz übereinstimmen. Wird eine Transaktion identifiziert, die diesen Kriterien entspricht, markiert das System sie für eine zusätzliche Prüfung oder blockiert sie automatisch. Dieser Ansatz zur Betrugserkennung kann schnell eingesetzt werden, da er sich auf vordefinierte Regeln stützt und keine umfangreichen Trainingsdaten erfordert, was für ML-Engines besonders geeignet ist. Regelbasierte Algorithmen sind besonders effektiv für FinTech-Unternehmen mit gut definierten, konsistenten Transaktionsmustern und einem klaren Verständnis der Betrugsarten, für die sie am anfälligsten sind.

Engines für maschinelles Lernen nutzen hochentwickelte Algorithmen, die aus Daten lernen und sich weiterentwickeln, um potenziellen Betrug adaptiv und dynamisch zu erkennen. Im Gegensatz zu statischen, regelbasierten Systemen zeichnen sich ML-Engines durch ihre Fähigkeit aus, neue, ausgefeilte Betrugsmuster aufzudecken und sich darauf einzustellen, indem sie Transaktionen kontinuierlich in Echtzeit analysieren. Dieser stetige Lernprozess ermöglicht die Erkennung von Betrug, der von bekannten Mustern abweicht, und stellt sicher, dass das System langfristig effektiv bleibt. Der Erfolg von ML-Engines hängt jedoch vom Zugang zu umfangreichen Datensätzen ab, da der Umfang und die Tiefe der Daten die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle direkt beeinflussen. Dieser Ansatz eignet sich besonders für FinTech-Unternehmen mit einem hohen Transaktionsvolumen und einer großen Vielfalt an Transaktionen, bei denen herkömmliche regelbasierte Systeme ausgeklügelte Betrugsfälle übersehen könnten.