Betrugserkennung mit maschinellem Lernen
Machine Learning Modul als Erweiterung zur Bildforensik & Rules Engine
Spezialisiert
Mit fraudify profitierst Du von einem Betrugserkennungssystem, das speziell für die Anforderungen der Versicherungsbranche entwickelt wurde.
Updates
Durch regelmäßige Aktualisierungen lernen die fraudify Module durch maschinelles Lernen regelmäßig anhand bestätigter Betrugsfälle hinzu.
Erweiterung
Die Betrugsaufdeckung durch maschinelles Lernen fügt sich als Erweiterung nahtlos in die fraudify Rules Engine und Bildforensik ein.
Expertise
Auf Basis unserer langjährigen Erfahrung unterstützt Dich unser Team mit praxiserprobten Regeln während der gesamten Projektphase.
Betrugsmethoden entwickeln sich rasant – klassische Systeme geraten an ihre Grenzen. Mit dem Machine-Learning-Modul von fraudify erkennst Du verdächtige Aktivitäten in Echtzeit, bevor sie Schaden anrichten.
Ob Versicherungsbetrug durch Absprachen oder manipulierte Schadensbilder, gefälschte Transaktionen oder Identitätsdiebstahl – Betrüger nutzen immer raffiniertere Methoden, um bestehende Prüfprozesse zu umgehen. Unser Machine Learning Modul von fraudify lernt kontinuierlich dazu, entdeckt neue Muster und verschafft Dir den entscheidenden Vorsprung im Kampf gegen digitalen Betrug.
So funktioniert die Machine-Learning-Betrugserkennung
Die fraudify Rules Engine vereint Effizienz, Wirtschaftlichkeit und Flexibilität – für eine Betrugserkennung, die sich nahtlos in Deine Abläufe integriert.
Funktionsweise
Das Machine-Learning-Modul ergänzt die fraudify Bildforensik und die bestehende fraudify Rules Engine um eine leistungsstarke, selbstlernende Komponente. Während die Rules Engine auf vordefinierten Mustern und Regeln basiert, geht das Machine-Learning-Modul einen Schritt weiter: Es analysiert sämtliche verfügbaren Datenquellen – von Bildinhalten und Metadaten bis hin zu Kontext- und Prozessinformationen – und ermittelt eine klare Vorhersage, also die Wahrscheinlichkeit, ob es sich um einen Betrugsfall handelt.
Die Betrugsaufdeckung durch maschinelles Lernen von fraudify fügt sich als Erweiterung nahtlos in die bestehende fraudify Rules Engine und fraudify Bildforensik ein.
Im Gegensatz zur fraudify Rules Engine und der Bildforensik ist das Machine-Learning-Modul kein eigenständiges Tool. Es entfaltet seine volle Stärke erst in Kombination mit den anderen Modulen, da es deren Ergebnisse und Daten auswertet, um noch präzisere Vorhersagen zu treffen.
Machine Learning
Der große Vorteil von Machine Learning: Das Modul lernt kontinuierlich aus neuen Fällen, passt seine Modelle automatisch an und erkennt dadurch auch bislang unbekannte Betrugsmuster. So bist Du Angreifern stets einen Schritt voraus und erhältst eine fundierte, datengetriebene Einschätzung, die sich nahtlos in Deinen bestehenden Prüfprozess integrieren lässt.
Dein nächster Schritt im Kampf gegen Betrug
Die Welt der Betrugsprävention entwickelt sich rasant – und mit fraudify bist Du bestens gerüstet, um immer einen Schritt voraus zu sein. Unser Machine-Learning-Modul bietet Dir die Werkzeuge, die Du brauchst, um Betrüger zu stoppen, bevor sie Schaden anrichten. Präzise, effizient und nahtlos in Deine bestehenden Systeme integriert.
Mit fraudify profitierst Du von einem Betrugserkennungssystem, das speziell für die Anforderungen der Versicherungsbranche entwickelt wurde. Unsere langjährige Erfahrung in der Zusammenarbeit mit führenden Versicherungsunternehmen ermöglicht es uns, tiefgreifendes Branchenwissen mit modernster Technologie zu verbinden.
Du hast Fragen, möchtest mehr erfahren oder direkt loslegen? Wir sind für Dich da! Lass uns gemeinsam Deine Herausforderungen angehen und herausfinden, wie fraudify Deine Betrugsprävention optimieren kann.
FAQ - Regelbasierte Betrugserkennung neu gedacht
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), das es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, ohne explizit darauf programmiert zu sein. Es basiert auf:
Datengestütztem Lernen: Analyse großer Datenmengen zur Erkennung von Mustern.
Regelmäßiger Anpassung: Kontinuierliches Lernen aus neuen Daten.
Präziser Vorhersagefähigkeit: Entscheidungen basierend auf historischen und aktuellen Daten.
Maschinelles Lernen erkennt verdächtige Aktivitäten präzise und in Echtzeit, indem es:
Neue Betrugsmuster automatisch identifiziert.
Daten aus verschiedenen Quellen analysiert (z. B. Transaktions- und Verhaltensdaten).
Sich an neue Betrugsmethoden anpasst, um stets einen Schritt voraus zu sein.
Anwendungsbereiche:
Versicherungen: Aufdeckung gefälschter Schadensmeldungen und Absprachen.
Finanzwesen: Erkennung von Kreditkartenbetrug.
E-Commerce: Schutz vor Kontoübernahmen und Rückbuchungsbetrug.
Versicherungsbranche:
Manipulierte Schadensmeldungen: Identifizierung gefälschter Rechnungen oder wiederholter Einreichungen.
Absprachen: Analyse von Netzwerken zwischen Versicherten zur Aufdeckung von Betrugsabreden.
Andere Branchen:
Kreditkartenbetrug: Markierung verdächtiger Transaktionen in Echtzeit.
Rechnungsbetrug: Erkennung von doppelten Rechnungen oder abweichenden Beträgen.
Treueprogramme: Identifikation von Punktesammlungen oder Missbrauchsversuchen.
Das fraudify Machine-Learning-Modul ist kompatibel mit:
fraudify Rules Engine: Ergänzt regelbasierte Systeme mit Datenanalysen und dem Erkennen unbekannter Betrugsmuster.
fraudify Bildforensik: Nutzt Bildanalysen, um Manipulationen noch präziser zu erkennen.
Integration:
Nahtlos in bestehende Systeme, egal ob Cloud oder On-Premises.
Keine komplexen Anpassungen erforderlich.
Verstärkt bestehende Lösungen und erhöht deren Erkennungsstärke.
Ja, das Machine-Learning-Modul ist vollständig kompatibel mit der fraudify Rules Engine und der fraudify Bildforensik. Es ergänzt diese Module, um eine ganzheitliche Betrugserkennung zu gewährleisten.
Ja, das Machine-Learning-Modul sowie alle fraudify-Produkte sind vollständig DSGVO-konform:
Datenanonymisierung: Schutz sensibler Daten durch Anonymisierung.
Minimierte Datenerfassung: Verarbeitung nur notwendiger Daten.
Sicherheitsmaßnahmen: Schutz durch modernste Standards.
Das Modul kombiniert maschinelles Lernen mit minimalem manuellen Aufwand:
Lernen: Kontinuierliche Anpassung an neue Betrugsmuster anhand Deiner Daten.
Regelmäßige Updates: Geringer Aufwand für Aktualisierungen, um die Leistung zu optimieren. Die Bedeutung regelmäßiger Aktualisierung und Überprüfung spielt eine zentrale Rolle für die Leistungsfähigkeit des Systems und bietet entscheidende Vorteile bei der Erkennung neuer Betrugsmethoden.
Feedback-Optimierung: Anpassung an individuelle Anforderungen durch Nutzer-Feedback.
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Versicherungsbetrug kostet der Branche jährlich über 6 Milliarden Euro. Wir leisten einen Beitrag im Kampf gegen ungerechtfertigte Schadenzahlungen.