Betrugserkennung in Echtzeit
Klassische regelbasierte Systeme erzeugen zu viele Fehlalarme und erkennen ausgefeilte neue Betrugsmuster nicht.
Was im Weg steht
Wie Scrydon sie löst
Wie sich das auswirkt
Regelbasierte Betrugssysteme erkennen genau das, was man ihnen ausdrücklich aufgetragen hat — Betrugsringe passen ihre Muster also geringfügig an und rutschen glatt durch, während rechtmäßige Kundinnen und Kunden von Regeln blockiert werden, die zu grob sind, um den Unterschied zu erkennen.
Autonome Agenten auf Basis der Agentischen KI-Plattform lernen Transaktionsmuster fortlaufend und melden echte Anomalien mit weit höherer Präzision — vollständig auf Infrastruktur, die die Bank kontrolliert, sodass die Verhaltensmodelle das Institut nie verlassen müssen, um besser zu werden.
- 40 % weniger Betrugsverluste und 60 % weniger Fehlalarme — bei gestärktem Kundenvertrauen.
Lieber schreiben? Senden Sie eine E-Mail an hello [at] scrydon.com und wir melden uns bei Ihnen.
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