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FICO® Falcon®-Plattform
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.
2,6 Milliarden Zahlungskarten geschützt
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.