Die auf maschinellem Lernen basierende Anomalie-Erkennung versteht Ihre Daten, identifiziert Anomalien und hilft Ihnen, Schäden zu vermeiden.
Seien es Fehler bei der Eingabe von Rechnungsnummern oder -beträgen, die falsche Zuordnung von Gebühren auf Rechnungen oder betrügerische Aktivitäten wie Kreditkarten- oder Gutscheinbetrug.
Systeme zur Erkennung von Anomalien:
- Analyse großer Mengen von Transaktionsdaten, um Anomalien in den zugrunde liegenden Mustern zu erkennen
- Kann in Echtzeit auf aufgedeckten Betrug mit Benutzersperrungen, Transaktionsabbrüchen oder Benachrichtigungen reagieren
Beispiele für Techniken zur Erkennung von Anomalien sind:
- Analysieren Sie mehrere ID- oder Kreditkartenparameter mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens, um gefälschte ID- und Kreditkartentransaktionen zu verhindern.
- Verhinderung des Missbrauchs von Promo-Codes und Treueprogrammen durch Erkennung von Nutzern, die mehrere Konten oder Proxy-Server verwenden, um unrechtmäßige Einkäufe zu tätigen und Vorteile zu erlangen
- die Bestandteile von Belegen zu untersuchen und zu interpretieren, um Fehler und Unstimmigkeiten zu erkennen und fehlerhafte Buchungen zu vermeiden
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