Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche
Die Zukunft der Finanzdienstleistungen: Effizienzsteigerung und Innovation durch KI-Technologien
Betrugserkennung
Maschinelles Lernen, insbesondere Supervised Learning, wird eingesetzt, um Modelle zu trainieren, die zwischen legitimen und betrügerischen Transaktionen unterscheiden können. Die Modelle werden mit historischen Daten trainiert, die bekannte Beispiele für Betrug und legitime Transaktionen enthalten. KI-Systeme erkennen Muster und Anomalien in aktuellen Transaktionsdaten. Sie achten auf ungewöhnliche Verhaltensweisen, wie z.B. untypisch hohe Transaktionen, häufige Transaktionen in kurzer Zeit oder ungewöhnliche Standorte. Durch die Überwachung der Transaktionen in Echtzeit können verdächtige Transaktionen schnell identifiziert und gestoppt werden bevor Schaden entsteht. KI-Systeme passen sich kontinuierlich an neue Betrugsmuster an, indem sie aus jeder Transaktion lernen. Dadurch bleiben die Systeme effektiv, selbst wenn Betrüger ihre Taktiken ändern.
