Kora Engine, Data Quality Rules und mehr in unserem Q2 2023 Launch | Für die Demo registrieren
Kann man Betrüger wirklich austricksen?
Ja, wenn man deren nächsten Schritt voraussieht!
Die umfassende Verknüpfung und Verarbeitung aller Daten ermöglicht eine schnelle, intelligente und kontextuelle Erkennung betrügerischen Verhaltens. Somit kann ein Betrug präzise und zuverlässig verhindert und bekämpft werden, sobald er stattfindet.
Die Kunden und das Unternehmen schützen
Betrug hat Konsequenzen. Er schädigt nicht nur Kunden, sondern auch das Ansehen und den Gewinn betroffener Unternehmen. Jetzt handeln, um ungetrübte Kundenerlebnisse zu bieten und gleichzeitig Geld zu sparen und Risiken zu reduzieren.
Kunden zufriedenstellen
Kunden sollten sich bei der Interaktion mit dem Unternehmen sicher fühlen und ein positives Kundenerlebnis haben.
Geld absichern
Schäden durch Betrug oder nachgelagerte Kosten für die Abwehr von Angriffen vermeiden oder minimieren.
Security modernisieren
Zusammenführung der Betrugs-, Finanzkriminalitäts- und Operations-Teams in einem Fusionszentrum zur Bekämpfung von Betrug, Angriffen auf die Sicherheit und digitale Verbrechen.
In bester Gesellschaft
Betrugserkennung in Echtzeit mit einer event-gesteuerten Architektur
„Bei uns steuern Events die Geschäftsaktivitäten. 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 Betrügern das Handwerk zu legen
Unsere Event-getriebene Architektur liefert einen kontinuierlichen Fluss ausgewählter, von überall im Unternehmen her aggregierter Daten und streamt zu jeder Anwendung oder jedem Team, die/das ihn Daten benötigt. Wir bieten Echtzeit-Kontext für jede Interaktion, jede Transaktion, jede Anomalie, so dass Betrugserkennungssysteme über die Intelligenz verfügen, um Kompromittierungen zuvorzukommen.
Alle Daten aggregieren, um einen aktuellen Kontext für jedes Kundenprofil zu erstellen.
Kundenidentitäten erstellen, indem Echtzeit- oder historische Transaktions- und Kontextdaten aus strukturierten oder unstrukturierten Quellen über vorgefertigte Connectors, APIs und nahtlose Datenmobilität in allen Umgebungen einbezogen werden, um einen vollständigen Überblick über 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 für jeden Kunden bei jeder einzelnen Interaktion auf dem neuesten Stand zu halten.
Datensicherung und zuverlässige Audits, um hohe Geldstrafen und Bußgelder zu vermeiden
Daten taggen und sichern, um die Vorgaben einer End-to-End-Governance einzuhalten. Auf vollständige Event- und Audit-Logs zugreifen, um verdächtige Aktivitäten wie Geldwäsche, betrügerische Forderungen und andere zu erkennen und dadurch Ermittlungen unterstützen und Betrugsversuche abwehren.
Teams miteinander verbinden und eine einheitliche Ansicht aller Daten für gemeinsame Einblicke ermöglichen
Mit einer entkoppelten Architektur, unveränderlichen Datensequenz und unbegrenzten Speicherkapazitäten können Daten im richtigen Format und zur richtigen Zeit zu den richtigen Teams gelangen, um eine gut orchestrierte Reaktion zu ermöglichen.