Financiële sector · Beveiliging
Realtime fraudedetectie
Traditionele regelgebaseerde systemen genereren te veel valse positieven en missen geavanceerde nieuwe fraudepatronen.
De uitdaging
Wat in de weg staat
Traditionele regelgebaseerde systemen genereren te veel valse positieven en missen geavanceerde nieuwe fraudepatronen.
De oplossing
Hoe Scrydon dit oplost
Zet autonome agenten in die transactiepatronen in realtime leren en afwijkingen met hoge precisie signaleren zonder data buiten de eigen omgeving te brengen.
Gebouwd op
In de praktijk
Hoe dit uitpakt
Regelgebaseerde fraudesystemen vangen op wat hun expliciet is opgedragen te vangen, wat betekent dat fraudenetwerken hun patronen licht aanpassen en er zo doorheen glippen, terwijl legitieme klanten worden geblokkeerd door regels die te grof zijn om het verschil te zien.
Autonome agenten gebouwd op het Agentic AI-platform leren transactiepatronen continu en signaleren echte afwijkingen met veel hogere precisie, volledig draaiend op infrastructuur die de bank beheert, zodat de gedragsmodellen de instelling nooit hoeven te verlaten om slimmer te worden.
Het resultaat
- 40% minder fraudeverliezen en 60% minder valse positieven, wat het klantvertrouwen versterkt.
Ontdek hoe dit werkt voor uw organisatie
Laten we deze use case uit de sector financiële sector vertalen naar uw omgeving, uw data en uw soevereiniteitseisen.
Use cases Financiële sector
Terug naar Financiële sector