Betrugserkennung
Einsatz von KI-Techniken (z. B. Anomalieerkennung, Mustererkennung) zur Identifizierung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten in den Bereichen Finanzen, Versicherungen usw.
Definition
Beinhaltet überwachte (Klassifizierung) und unbeaufsichtigte (Anomalieerkennung) Modelle, die Transaktionsmuster, Netzwerkdiagramme und Benutzerverhalten analysieren. Die Unternehmensleitung muss ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Erkennungsempfindlichkeit und Fehlalarmraten herstellen, die Vorschriften zur Bekämpfung von Finanzkriminalität einhalten und Erklärbarkeit integrieren, damit die Ermittler verstehen, warum Warnungen ausgelöst wurden. Kontinuierliche Modellaktualisierungen sind unerlässlich, um sich weiterentwickelnden Betrugstaktiken entgegenzuwirken.
Real-World Example
Ein Zahlungsabwickler verwendet ein Hybridsystem: Ein überwachtes Modell kennzeichnet bekannte Betrugsmuster (gestohlene Karten), und ein unbeaufsichtigter Autoencoder erkennt Anomalien (ungewöhnliche Transaktionsbeträge). Warnmeldungen über einer Risikoschwelle lösen in Echtzeit Transaktionssperren aus, wodurch Betrugsverluste um 60% reduziert werden, während Fehlalarme unter 5% bleiben.
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