Rise of the Kafka Heroes! Join the Data Streaming Revolution | Read the Comic

Die Kunden und das Unternehmen schĂŒtzen

Betrug hat Konsequenzen. Er schĂ€digt nicht nur Kunden, sondern auch das Ansehen und den Gewinn betroffener Unternehmen. Jetzt handeln, um ungetrĂŒbte Kundenerlebnisse zu bieten und gleichzeitig Geld zu sparen und Risiken zu reduzieren.

Kunden zufriedenstellen

Kunden sollten sich bei der Interaktion mit dem Unternehmen sicher fĂŒhlen und ein positives Kundenerlebnis haben.

Geld absichern

SchĂ€den durch Betrug oder nachgelagerte Kosten fĂŒr die Abwehr von Angriffen vermeiden oder minimieren.

Security modernisieren

ZusammenfĂŒhrung der Betrugs-, FinanzkriminalitĂ€ts- und Operations-Teams in einem Fusionszentrum zur BekĂ€mpfung von Betrug, Angriffen auf die Sicherheit und digitale Verbrechen.

In bester Gesellschaft

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Betrugserkennung in Echtzeit mit einer event-gesteuerten Architektur

„Bei uns steuern Events die GeschĂ€ftsaktivitĂ€ten. Die Verantwortlichen in unserem Unternehmen wollen in der Lage sein, auf Events zu reagieren – und oft ist es eine Kombination verschiedener Events.“

– Chris D’Agostino, VP of Streaming Data Engineering

Daten in Echtzeit streamen, um BetrĂŒgern das Handwerk zu legen

Unsere Event-getriebene Architektur liefert einen kontinuierlichen Fluss ausgewĂ€hlter, von ĂŒberall im Unternehmen her aggregierter Daten und streamt zu jeder Anwendung oder jedem Team, die/das ihn Daten benötigt. Wir bieten Echtzeit-Kontext fĂŒr jede Interaktion, jede Transaktion, jede Anomalie, so dass Betrugserkennungssysteme ĂŒber die Intelligenz verfĂŒgen, um Kompromittierungen zuvorzukommen.

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Alle Daten aggregieren, um einen aktuellen Kontext fĂŒr jedes Kundenprofil zu erstellen.

KundenidentitĂ€ten erstellen, indem Echtzeit- oder historische Transaktions- und Kontextdaten aus strukturierten oder unstrukturierten Quellen ĂŒber vorgefertigte Connectors, APIs und nahtlose DatenmobilitĂ€t in allen Umgebungen einbezogen werden, um einen vollstĂ€ndigen Überblick ĂŒber die Verhaltensmuster zu erhalten.

Automatisierte Erkennung von potenziellem Betrug

Native Stateful- und Stateless-Stream-Verarbeitung und Training sowie KI/ML-Modelle, die auf Echtzeit-Datenströmen basieren, ermöglichen es, Bedrohungsbewertungen und Risikomodelle fĂŒr jeden Kunden bei jeder einzelnen Interaktion auf dem neuesten Stand zu halten.

Datensicherung und zuverlĂ€ssige Audits, um hohe Geldstrafen und Bußgelder zu vermeiden

Daten taggen und sichern, um die Vorgaben einer End-to-End-Governance einzuhalten. Auf vollstĂ€ndige Event- und Audit-Logs zugreifen, um verdĂ€chtige AktivitĂ€ten wie GeldwĂ€sche, betrĂŒgerische Forderungen und andere zu erkennen und dadurch Ermittlungen unterstĂŒtzen und Betrugsversuche abwehren.

Teams miteinander verbinden und eine einheitliche Ansicht aller Daten fĂŒr gemeinsame Einblicke ermöglichen

Mit einer entkoppelten Architektur, unverÀnderlichen Datensequenz und unbegrenzten SpeicherkapazitÀten können Daten im richtigen Format und zur richtigen Zeit zu den richtigen Teams gelangen, um eine gut orchestrierte Reaktion zu ermöglichen.

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