5 Schritte, um Betrugsversuchen der nächsten Generation einen Schritt voraus zu sein

Vorsicht ist besser als Nachsicht. Betrügerische Praktiken entwickeln sich rasant – Deepfakes mit Gen-AI, automatisierte Kontoübernahmen und millisekundenschnelle Angriffe auf Instant Payments kosten die Finanzinstitute jährlich Milliardenbeträge. Herkömmliche Tools zur Betrugsbekämpfung und Batch-Reporting können da nicht mithalten.

Was wäre, wenn:

• alle Daten – strukturierte und unstrukturierte – in Echtzeit verbunden werden könnten
• Betrug in Millisekunden und nicht in Tagen aufgedeckt werden könnte
• vertrauenswürdige, kontextbezogene Daten in KI und ML eingespeist werden könnten, um intelligentere Vorhersagen zu treffen
• Informationen über Teams hinweg ausgetauscht werden könnten, um schneller und koordinierter reagieren zu können

Führende Institute wie RBC, Capital One und KeyBank nutzen bereits Echtzeit-Datenströme, um von der reaktiven Untersuchung zur proaktiven Betrugsbekämpfung überzugehen.

Jetzt unsere Checkliste herunterladen: In nur 5 Schritten eine prädiktive Echtzeitarchitektur zur Betrugserkennung aufbauen, die Bedrohungen stoppt, bevor sie überhaupt erst entstehen.