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FICO® Falcon® Intelligence Network

FICO® Falcon®Intelligence Network

Eine globale Sicht auf Finanzkriminalität.

FICO® Falcon®-Plattform

Übersicht


Eine bessere Betrugserkennung wird durch Analysieren einer Vielzahl von Transaktionsdaten erreicht, um Verhalten effektiv zu verstehen und Risiken auf individueller Ebene zu bewerten.

Wir bei FICO haben intensive Forschungen bezüglich einiger Modellierungstechniken durchgeführt. Diese Forschung zeigt deutlich, dass Betrugsmodelle, die mithilfe der Daten tausender Institute entwickelt und trainiert wurden, genauer sind als Modelle, die sich auf einen relativ kleinen Datensatz stützen.

Das FICO® Falcon® Intelligence Network ­ist der Kern der unternehmensweiten Betrugsbekämpfungslösungen von FICO. Mehr als 9000 globale Finanzinstitute tragen die transaktionalen und nicht-monetären Daten bei, die FICO benötigt, um Machine Learning-basierte Prognosefunktionen zu erstellen, deren Ziel es ist, zwischen nicht betrügerischen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden. Diese Verhaltensanalytik reduziert Fehlalarme und interpretiert zugleich die kleinsten Anzeichen für Betrug. Die daraus resultierenden Modelle arbeiten mit Falcons Echtzeit-Profilerstellungstechnik, um individuelle Verhaltensweisen zu interpretieren und zugleich die aus den Daten abgeleiteten Betrugsmuster auf Makroebene zu nutzen, die von Tausenden von Finanzinstitutionen beigetragen wurden. Diese Konzepte gelten für alle überwachten Betrugsmodelle wie auch die nicht überwachten und halb überwachten Modelle, die auf bankspezifischen Datensätzen trainiert werden.

FIN
 

 


 

Fakten

 

2,6 Milliarden

Zahlungskarten geschützt
 

4 Milliarden

Markierte CNP-Transaktionen

 
9,000+

Globale Finanzinstitute
 

 


 

Vorteile
 



Verbessertes Kundenerlebnis

Die Techniken für Machine Learning und künstliche Intelligenz, die vom Falcon Intelligent Network unterstützt werden, passen sich in Echtzeit abhängig von den Handlungen jedes einzelnen Kunden an.



Zukunftssichere Betrugsbekämpfung

Die Falcon-Plattform verlässt sich bei Machine Learning nicht auf einen einzigen Ansatz für alles. Vielmehr setzt sie hoch spezialisierte Algorithmen ein, die sich im Zeitverlauf weiterentwickeln, um alle Transaktionen und Interaktionen zu schützen.



Empirische Modell-Performance

Jedes überwachte Machine-Learning-Modell wurde gründlich gegen Holdout-Datensätze getestet. Holdout-Datensätze beziehen sich auf Transaktionen, die während des Modellentwicklungsprozesses nicht verwendet wurden, um eine unverzerrte Leistung zu bewerten.