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Im Jahr 2009 gab es eine Folge von "The Office", die ein interessantes Thema aufgriff. Nach der Hochzeit von Jim und Pam machte sich das Duo auf den Weg in die langersehnten Flitterwochen. Währenddessen besetzte Kevin Jims Schreibtisch im Büro und fing einen Anruf der Kreditkartenfirma ab. Sie überprüften Transaktionen, die in Puerto Rico getätigt wurden, und glaubten, Jim sei am Apparat. In einem Versuch, Jim zu decken, bestätigte Kevin die Aktivitäten, aber das Missverständnis führte dazu, dass die Kreditkartenfirma Jims Karte deaktivierte. Obwohl dieses Szenario in einer Sitcom zum Lachen ist, spiegelt es auf subtile Weise die realen Herausforderungen wider, mit denen Privatpersonen und Unternehmen konfrontiert sind, wenn es darum geht, ihr Geld zu schützen und Betrug zu bekämpfen.
Seitdem hat sich viel verändert, aber der grundlegende Trend ist geblieben. Während die Betrugsbekämpfungssysteme immer ausgefeilter und zukunftssicherer wurden, wurden die Taktiken von Eindringlingen, in Bankumgebungen einzudringen und wertvolle Daten abzufangen, immer schwieriger zu durchschauen.
Auf den ersten Blick mag es so aussehen, als ob die einzige Möglichkeit, digitale Werte vor Hackern zu schützen, darin besteht, in maßgeschneiderte, millionenschwere digitale Lösungen zu investieren, die ein eigenes Projektteam und ein solides Budget erfordern. Glücklicherweise kann die Open-Source-Natur den Banken drastische Einsparungen ermöglichen, da sie kosteneffiziente, widerstandsfähige und skalierbare Verteidigungsmechanismen ermöglicht, die sich proaktiv und in Echtzeit an die ausgeklügelten Strategien der Betrüger anpassen.
Es wird davon ausgegangen, dass der Betrug im Zahlungsverkehr weiter zunehmen und bis 2027 geschätzte Kosten in Höhe von $40,62 Mrd. erreichen wird.
Typischerweise werden Open-Source Software zur Aufdeckung von Finanzbetrug setzt regelbasierte und maschinelle Lernverfahren (ML) ein, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und einzudämmen. Beide haben unterschiedliche Vorteile und eignen sich je nach den spezifischen Anforderungen und der Art der Daten für verschiedene FinTech-Unternehmen.
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 Transaktionsvielfalt, bei denen herkömmliche regelbasierte Systeme ausgeklügelte Betrugsfälle übersehen könnten.
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.
Innowise ist innovativ, fachkundig und seriös und hat Unternehmen mit Dutzenden von digitalen Bank- und FinTech-Lösungen ausgestattet. Wir haben ein umfangreiches Fachwissen angesammelt, das uns zu einem führenden Unternehmen macht, wenn es darum geht, die spezifischen Herausforderungen von FinTech-Unternehmen zu verstehen und zu bewältigen. Unser Engagement, immer an der Spitze der operativen Exzellenz zu bleiben, hat uns dazu gebracht, InnoFort zu entwickeln. Diese budgetfreundliche Software zur Erkennung von Bankbetrug verbindet die Präzision regelbasierter Engines mit der adaptiven Intelligenz von ML, von der Erfassung von Transaktionsdaten bis zur Auslösung präventiver Maßnahmen.
Unser Projektteam nutzte ausgefeilte Integrationsfunktionen, um nahtlos Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu sammeln, darunter Online-Transaktionsplattformen, Banksysteme, Kundenkontaktpunkte und Zahlungsgateways. Wir haben jedes Detail akribisch aufgezeichnet, von Transaktionsbeträgen, -daten und -zeiten bis hin zu detaillierteren Daten wie Zahlungsmethoden, geografischen Standorten, IP-Adressen und Gerätekennungen. Unsere Entwickler haben InnoFort mit fortschrittlichen Techniken wie der Verhaltensanalyse angereichert, die die Interaktionsmuster der Nutzer überwacht. Darüber hinaus fügten wir die Geolocation-Tracking-Funktion hinzu, die Kontext über den physischen Standort von Transaktionen liefert und es InnoFort ermöglicht, Aktivitäten in ungewöhnlichen oder risikoreichen Gebieten zu erkennen.
Nach der Datenerfassung wurden diese Daten im nächsten Schritt anhand einer Reihe vordefinierter Regeln analysiert. Diese Regeln wurden mit einer domänenspezifischen Sprache (DSL) erstellt, die komplexe Betrugserkennungslogik auf eine Art und Weise ausdrückt, die sowohl leistungsstark als auch für Nicht-Programmierer, wie z. B. Betrugsanalysten, verständlich ist. Mithilfe der DSL konnten sie komplizierte Verhaltensmuster und Transaktionsanomalien erstellen, die auf potenziellen Betrug hinwiesen, z. B. Transaktionshäufigkeit, unregelmäßige Beträge und plötzliche Verhaltensänderungen. Wenn neue Betrugstrends auftauchten, aktualisierten und implementierten unsere Spezialisten sofort neue Betrugsbekämpfungsregeln, um sicherzustellen, dass InnoFort in Echtzeit mit der sich verändernden Landschaft der Cyber-Bedrohungen Schritt halten konnte. Dadurch wurde die Widerstandsfähigkeit des Systems gegenüber neuen Betrugstaktiken erhöht und die Latenzzeit zwischen der Identifizierung der Bedrohung und der Reaktion darauf erheblich verkürzt.
Sobald eine Transaktion anhand des Regelsatzes analysiert wurde, wird ein Betrugsscore zugewiesen, um sie von regulären Bankgeschäften zu unterscheiden und geeignete Maßnahmen auszulösen, wenn ein riskantes Muster auftaucht. Diese Punktzahl quantifiziert die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine betrügerische Transaktion handelt, basierend auf den in den DSL-Regeln festgelegten Parametern. Transaktionen, die über einem vordefinierten Schwellenwert liegen, werden als hochriskant eingestuft und automatisch abgelehnt oder zur manuellen Überprüfung in eine Warteschlange gestellt. Unser Projektteam stellte sicher, dass dieser Schwellenwert nicht statisch ist, sondern angepasst werden kann, um die sich entwickelnde Risikobereitschaft und Betrugslandschaft des Finanzinstituts zu berücksichtigen. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens verfeinerte InnoFort kontinuierlich seine Bewertungskriterien auf der Grundlage neuer Daten, Betrugstrends und Rückmeldungen aus dem Überprüfungsprozess. Auf diese Weise wurde sichergestellt, dass der Erkennungsmechanismus im Laufe der Zeit immer präziser wurde, wodurch die Zahl der Fehlalarme reduziert und gleichzeitig die Fähigkeit verbessert wurde, betrügerische Transaktionen präventiv zu erkennen und zu entschärfen.
Lassen Sie nicht zu, dass Betrüger Ihr Unternehmen überlisten - steigen Sie noch heute auf Open-Source-Intelligence um
Innowise entwickelte die Open-Source Software zur Aufdeckung von Finanzbetrug Innofort mit Flexibilität im Hinterkopf. Wir haben die Leistungsfähigkeit von regelbasierten und maschinellen Lernverfahren genutzt, um digitale Transaktionen und Interaktionen in verschiedenen Branchen zu sichern. Neben dem Schutz von Geldern vor Hackerangriffen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kann Innofort auch bei anderen Aktivitäten eingesetzt werden, die eine Identifizierung von Verstößen erfordern.
Als Software zur Aufdeckung von ZahlungsbetrugInnoFort identifiziert ungewöhnliche Transaktionsmuster, weist auf verdächtige Kontoaktivitäten hin und verifiziert die Identität von Nutzern, um sowohl Finanzunternehmen als auch deren Kunden vor digitalem Betrug zu schützen. Darüber hinaus hilft es bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem es Transaktionen auf Aktivitäten überwacht, die gegen Anti-Geldwäsche- (AML) und KYC-Vorschriften (Know-Your-Customer) verstoßen könnten.
InnoFort kann Unternehmen auch vor Spam schützen, indem es unerwünschte, oft irrelevante oder unangemessene Inhalte blockiert, darunter Textnachrichten, Beiträge in sozialen Medien und Website-Kommentare. Gleichzeitig bekämpft es betrügerische Mitteilungen, die den Anschein erwecken, von einer seriösen Quelle zu stammen, und oft das Aussehen von E-Mails bekannter Organisationen, Banken oder Dienstleistungen imitieren.
Die fortschrittliche Inhaltsfiltertechnologie von InnoFort geht über das bloße Erkennen und Blockieren anstößiger Sprache in Chats und Kommentaren hinaus. Durch das automatische Erkennen und Herausfiltern von Schimpfwörtern wird eine sicherere und integrativere Online-Umgebung geschaffen, in der sich die Teilnehmer in einer einladenden Weise austauschen können. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Benutzererfahrung und hält die Community-Standards aufrecht.
"Open-Source-Software zur Erkennung von Finanzbetrug ist eine perfekte Option für Unternehmen, die nicht über große finanzielle Mittel verfügen, aber dennoch mit der großen Herausforderung konfrontiert sind, Betrügereien zu bekämpfen. Open-Source-Lösungen bieten das Beste aus beiden Welten: Sie sind erschwinglich für diejenigen, die mit ihren Ausgaben vorsichtig umgehen, und dennoch leistungsfähig genug, um Betrüger abzuschrecken. Sie zeichnen sich durch die Gemeinschaft aus, die hinter ihnen steht und die Software ständig verbessert und aktualisiert. Das bedeutet, dass auch kleine Unternehmen sich gegen Betrug wehren können, ohne die Bank zu sprengen."
Alexander Nemzow
Delivery Manager & FinTech-Experte bei Innowise
Open-Source Software zur Aufdeckung von Finanzbetrug Die Entwicklung der Software stellt eine besondere Herausforderung dar, vor allem wenn es darum geht, den gemeinschaftlichen Charakter von Open-Source-Projekten mit den differenzierten Anforderungen der Betrugserkennung in Einklang zu bringen.
Eine der grundlegenden Herausforderungen, auf die unsere Spezialisten beim Einsatz von ML-gesteuerten Engines für die Betrugserkennung stießen, war die Notwendigkeit von genau etikettierten Daten. Bei der Kennzeichnung geht es um die Identifizierung und Markierung von Datenpunkten als "gut" (legitim) oder "schlecht" (betrügerisch), was für das Training von ML-Modellen zur Erkennung ähnlicher Muster in zukünftigen Transaktionen entscheidend ist. Aufgrund der Komplexität der Daten und der Vielschichtigkeit des Betrugs ist eine Massenkennzeichnung in moderner Betrugserkennungssoftware jedoch nicht möglich. Die Anzahl der böswilligen Transaktionen ist in der Regel ein sehr kleiner Anteil aller Finanztransaktionen, und ihre Merkmale variieren stark, was eine genaue Kennzeichnung großer Datensätze erschwert.
Mit der Weiterentwicklung der Technologie ändern sich auch die Methoden der Betrüger. Neue Werkzeuge und Techniken ermöglichen es den Kriminellen, schwer zu entdeckende Betrugsangriffe zu starten, die die Sicherheit digitaler Gelder gefährden. Diese ständige Weiterentwicklung stellt ein bewegliches Ziel für Betrugserkennungssysteme dar und erfordert eine ständige Anpassung und Verbesserung der Algorithmen. Open-Source-Software erhöht die Komplexität zusätzlich, da Aktualisierungen und Verbesserungen so verwaltet werden müssen, dass die Beiträge der Community genutzt werden und gleichzeitig die Integrität und Effektivität des Systems gewährleistet ist. Um mit diesen Fortschritten Schritt zu halten, ist ein proaktiver Ansatz erforderlich, um neue Erkennungsmethoden zu integrieren, aufkommende Betrugstrends zu überwachen und Spitzentechnologien zu integrieren.
Viele Kunden, insbesondere im Finanzsektor, ziehen es vor, ihre Algorithmen zur Betrugserkennung vertraulich zu behandeln. Diese Vorliebe stellt eine Herausforderung für Open-Source-Projekte dar, die von Transparenz und gemeinschaftlichem Informationsaustausch leben. Das Dilemma besteht darin, dass ein Gleichgewicht zwischen dem Open-Source-Ethos und dem Wunsch der Kunden nach Privatsphäre und Sicherheit gefunden werden muss. Die Kunden befürchten, dass die Offenlegung ihrer Betrugserkennungsstrategien Betrügern Aufschluss darüber geben könnte, wie diese Maßnahmen umgangen werden können. Um diese Bedenken auszuräumen, muss ein Rahmen entwickelt werden, der es den Kunden ermöglicht, von den kollektiven Fortschritten der Open-Source-Lösungen zu profitieren und gleichzeitig die Vertraulichkeit ihrer spezifischen Implementierungen zu wahren.
Entscheiden Sie sich für InnoFort, wenn Sie eine preisgünstige white-label-Lösung mit bahnbrechender Funktionalität wünschen.
Innowise hat eine white-label-Open-Source-Betrugserkennungssoftware entwickelt, die robuste, dynamische, regelbasierte und maschinelle Lernfähigkeiten kombiniert, um einen unvergleichlichen Schutzmechanismus gegen Betrug zu bieten. Unsere Ingenieure haben InnoFort nicht nur entwickelt, um Schritt zu halten, sondern auch, um Eindringlingen mehrere Schritte voraus zu sein. So wird sichergestellt, dass Finanzoperationen selbst vor den raffiniertesten Bedrohungen geschützt sind, ohne Kompromisse bei der Qualität oder Leistungsfähigkeit einzugehen. Dadurch wird der Zugang zu modernster Betrugserkennung demokratisiert und für Unternehmen aller Größen und Budgets zugänglich gemacht.
Wenn Sie sich für Innowise entscheiden, gehen Sie eine Partnerschaft mit einem Team ein, das über profunde Fachkenntnisse verfügt und die Feinheiten und Herausforderungen des Finanzsektors aus erster Hand kennt. Wir laden Sie ein, unsere Erfahrung und Technologie zu nutzen, um Ihre Abläufe zu stärken und eine proaktive Betrugsprävention anstelle einer reaktiven Reaktion auf bösartige Versuche zu gewährleisten. Entscheiden Sie sich für Innowise, und lassen Sie InnoFort zu einer uneinnehmbaren Festung um Ihre digitalen Vermögenswerte werden.
Open-Source-Software senkt die Kosten erheblich, da die mit proprietären Lösungen verbundenen teuren Lizenzgebühren wegfallen. Sie bietet die Flexibilität, die Software ohne zusätzliche Kosten an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen und zu skalieren, so dass Sie nur in die Dienste investieren, die Sie benötigen.
Open-Source-Software wird oft fälschlicherweise als weniger sicher angesehen; tatsächlich ist ihre Transparenz jedoch eine Stärke. Die offene Sichtbarkeit des Quellcodes ermöglicht eine umfassende gegenseitige Überprüfung, so dass Schwachstellen erkannt und von der Gemeinschaft umgehend behoben werden können. Darüber hinaus können Sie benutzerdefinierte Sicherheitsmaßnahmen und -erweiterungen implementieren, um die Software entsprechend Ihren Sicherheitsrichtlinien weiter zu stärken.
Bei der Bereitstellung und Wartung von Open-Source-Software können Kosten für das Hosting, die Anpassung, den Support und möglicherweise die Integration von Diensten Dritter anfallen. Diese Kosten sind jedoch im Allgemeinen viel niedriger als die Gesamtbetriebskosten für proprietäre Software.
Unbedingt. Sie haben die Freiheit, den Code zu ändern, um die Funktionalität, die Integrationsmöglichkeiten und die Benutzeroberfläche der Software perfekt auf die spezifischen Anforderungen und Arbeitsabläufe Ihres Unternehmens abzustimmen und schließlich die beste Software zur Aufdeckung von Finanzbetrug.
Zunächst helfen Ihnen unsere Berater, einen Implementierungsplan zu erstellen und die technischen und geschäftlichen Anforderungen zu ermitteln. Anschließend implementiert das engagierte Projektteam die InnoFort-Module und konfiguriert und passt die Funktionen entsprechend den zuvor ermittelten Anforderungen an.
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