Unsere präventive Betrugserkennungsmethodik
Ein datengestützter Ansatz zur Früherkennung finanzieller Anomalien, der traditionelle Compliance-Verfahren mit moderner Risikoanalyse kombiniert
Traditionelle Ansätze
- Reaktive Überwachung nach Schadensereignissen
- Manuelle Prüfungszyklen alle 6-12 Monate
- Isolierte Betrachtung einzelner Transaktionen
- Abhängigkeit von externen Prüfberichten
- Begrenzte Mustererkennung bei komplexen Schemas
- Hohe Falsch-Positiv-Raten bei Anomalieerkennung
ephyrosantovia Präventionsmodell
- Kontinuierliche Echtzeit-Risikoüberwachung
- Adaptive Algorithmen für Verhaltensmustererkennung
- Vernetzte Analyse von Transaktionsketten
- Integrierte Compliance-Automation
- Machine Learning für evolvierende Betrugsmuster
- Präzise Risikobewertung durch mehrstufige Validierung
1
Verhaltensbasierte Analyse
Entwicklung individueller Nutzerprofile durch kontinuierliche Überwachung von Transaktionsmustern, Zeiträumen und Volumina zur Identifikation abweichender Aktivitäten
2
Netzwerk-Korrelation
Verknüpfung scheinbar isolierter Transaktionen durch Graph-Analyse, um versteckte Verbindungen zwischen Akteuren und koordinierte Betrugsaktivitäten aufzudecken
3
Prädiktive Risikobewertung
Kombination historischer Schadensfälle mit aktuellen Marktdaten zur Vorhersage potentieller Risikoszenarien und proaktiven Implementierung von Schutzmaßnahmen
Messbare Ergebnisse unserer Methodik
87% Reduzierung von Falsch-Positiven
156 Durchschnittliche Erkennungszeit in Minuten
94% Erfolgsquote bei Mustererkennung
€2.3M Verhinderte Schäden pro Jahr