Finanzdienstleistungen · Sicherheit
Betrugserkennung in Echtzeit
Klassische regelbasierte Systeme erzeugen zu viele Fehlalarme und erkennen ausgefeilte neue Betrugsmuster nicht.
Die Herausforderung
Was im Weg steht
Klassische regelbasierte Systeme erzeugen zu viele Fehlalarme und erkennen ausgefeilte neue Betrugsmuster nicht.
Die Lösung
Wie Scrydon sie löst
Autonome Agenten lernen Transaktionsmuster in Echtzeit und melden Anomalien mit hoher Präzision, ohne dass Daten das eigene Rechenzentrum verlassen.
Aufgebaut auf
In der Praxis
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.
Das Ergebnis
- 40 % weniger Betrugsverluste und 60 % weniger Fehlalarme — bei gestärktem Kundenvertrauen.
Sehen Sie, wie das für Ihre Organisation funktioniert
Lassen Sie uns diesen Use Case aus dem Bereich Finanzdienstleistungen auf Ihre Umgebung, Ihre Daten und Ihre Souveränitätsanforderungen übertragen.
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