Betrugsprävention für Finanzierungen von Fahrzeugen im Bankenwesen
Expertin: Linh Nguyen
Branche: Finance & Insurance
Bereich: Finance & Controlling
Mit innovativen Machine-Learning-Techniken revolutionieren wir die Betrugsprävention in der Fahrzeugfinanzierung und helfen Banken dabei, Sicherheit und Effizienz dramatisch zu steigern.
Unsere KI und Data Science Case-Studies:
Erfahrung aus über 1.600 Kundenprojekten
Betrugsprävention bei Banken durch effiziente Überprüfung von Gehaltsnachweisen
In der Vergangenheit sah sich unser Kunde, ein angesehenes Finanzinstitut, mit einer erheblichen Herausforderung im Bereich der Betrugsprävention konfrontiert. Zur Betrugsprophylaxe wurden Gehaltsnachweise von Finanzierungsnehmern stichprobenartig und nach einer Heuristik manuell überprüft. Diese Methode, obwohl wirksam, war arbeits- und zeitintensiv und belastete das Personal.
Die Hauptzielsetzung des Kunden bestand darin, die Anzahl der manuell zu überprüfenden Gehaltsnachweise zu reduzieren, ohne dabei die Betrugserkennungsrate zu verschlechtern. Es wurde eine Lösung benötigt, die effizient, präzise und mit der aktuellen technologischen Infrastruktur des Unternehmens kompatibel ist.
Einsatz von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Betrugsprävention
Wir haben für unseren Kunden ein maßgeschneidertes, datengetriebenes Modell entwickelt, das den traditionellen manuellen Prozess optimiert. Das Herzstück der Lösung war ein Machine-Learning-Modell zur Schätzung der Betrugswahrscheinlichkeit von Finanzierungsvorgängen. Wir nutzten Selbstauskunftsdaten sowie Informationen zum Fahrzeug und Finanzierungsprodukt als Datenbasis.
Zur Bestimmung des optimalen Schwellenwerts zur Aussteuerung von Vorgängen zur manuellen Überprüfung haben wir umfangreiche Simulationen durchgeführt. Dieser datengetriebene, künstliche Intelligenz-gestützte Ansatz ermöglichte es uns, ein Modell zu entwickeln, das hochgradig präzise und effizient ist. Durch das maschinelle Lernen konnten wir den Prozess der Gehaltsüberprüfung nicht nur automatisieren, sondern auch die Betrugserkennungsrate aufrechterhalten.
Produktivitätssteigerung und gleichbleibende Betrugserkennungsrate
Durch die Implementierung des von uns entwickelten Modells konnten die manuell zu überprüfenden Gehaltsnachweise um über 50% reduziert werden. Das bedeutete eine erhebliche Produktivitätssteigerung für das Finanzinstitut und eine gleichbleibende Betrugserkennungsrate – ein hervorragendes Ergebnis, das die Erwartungen unseres Kunden erfüllte. Nach einer gründlichen Validierungsphase wurde das Modell erfolgreich in das Produktivsystem implementiert.
Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.
Ihre Expertin
Linh Nguyen
Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH