Betrugerkennungssystem
Maschinelles Lernen

Betrugerkennungssystem

Kunde

SecureBank Financial

Projekttyp

Fraud Detection

Projektdatum

Feb 2025

Projektübersicht

Echtzeit ML-basierte Betrugserkennung für Finanztransaktionen

Projektübersicht

Wir implementierten ein anspruchsvolles maschinelles Lernsystem, das betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennt und sowohl Unternehmen als auch Kunden vor finanziellen Verlusten schützt. Das System analysiert Muster über Millionen von Transaktionen, um Anomalien zu identifizieren.

Erkennungsfähigkeiten

  • Echtzeit-Transaktionsanalyse
  • Verhaltensmustererkennung
  • Geolokalisierungs-Anomalieerkennung
  • Geräte-Fingerprinting
  • Netzwerkanalyse
  • Adaptive Lernalgorithmen

Leistungsergebnisse

99,7% Betrugserkennungsgenauigkeit mit nur 0,1% Falsch-Positiv-Rate, jährlich über 50 Mio. € an betrügerischen Transaktionen verhindernd.

Projektdauer

🏢 Enterprise

Verwendete Technologien

Python XGBoost Apache Flink Cassandra Kubernetes TensorFlow

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