FICO-Modell zur Betrugserkennung mit Machine Learning Award ausgezeichnet

BERLIN / LONDON, 26. Januar 2023 - Der Analytics-Softwareanbieter FICO wurde im Rahmen der Credit and Collections Awards 2022 mit dem "Machine Learning in Credit and Collections Award" ausgezeichnet. Mit dem Preis wurde ein innovatives Modell gewürdigt, das FICO zum Aufdecken von Finanzbetrug entwickelt hat. Es unterstützt Finanz- und Kreditdienstleister, die das Retail Banking-Modell im FICO® Falcon® Fraud Manager nutzen, einer weltweit führenden Lösung zum Schutz vor Zahlungsbetrug.

Die wachsende Verbreitung mobiler Zahlungsdienste und Bezahl-Apps, neue Open Banking Standards sowie die Auswirkungen der weltweiten Covid19-Pandemie führten zu einem alarmierenden Anstieg von Betrugsfällen im Zusammenhang mit autorisierten Push-Zahlungen (APP-Fraud). Bei dieser Betrugsform wird ein Kunde dahingehend manipuliert, Geld auf ein Konto zu überweisen, das von Betrügern kontrolliert wird.

"Wenn Zahlungen vom Kunden selbst autorisiert werden, sind Scams nur schwer zu erkennen, da in diesen Fällen die herkömmlichen Warnzeichen für Betrug durch Dritte nicht greifen", so Scott Zoldi, Chief Analytics Officer bei FICO. "Mithilfe proprietärer Technologien des maschinellen Lernens haben wir einzigartige Merkmale und spezielle Algorithmen entwickelt, mit denen man abweichendes Verhalten aufdecken und so die Wahrscheinlichkeit eines autorisierten Zahlungsbetruges in Echtzeit erkennen kann."

Das Modell wurde mit Daten aus dem FICO® Falcon® Intelligence Network trainiert, einem Konsortium, für das mehr als neun Institutionen weltweit mit Zahlungsdaten beitrugen. Das Modell bewertet Zahlungsvorgänge hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit, ob es sich um Betrug durch autorisierten Push-Zahlungsbetrug handelt.

"Für das Modell kommt eine der wirksamsten Analytik-Methoden von Falcon® zum Einsatz: Mithilfe der sogenannten Behavior Sorted Lists - die nach Verhalten sortierten Listen eines Kundenkontos - lassen sich Anomalien feststellen", so Zoldi. "Die Behavior Sorted Lists überwachen Schlüsselattribute im Zahlungsverhalten einer Person und lernen häufige, sich wiederholende Verhaltensweisen - die "Favoriten". Anhand von Treffern und Fehlversuchen bei diesen Favoriten kann das Falcon® Fraud Manager Modell unterscheiden, ob es sich um Betrug durch Dritte, autorisierten Push-Zahlungsbetrug oder um normales Verhalten handelt."

Banken und Kartenanbieter, die bisher das Falcon® Retail Banking Fraud Modell verwendeten, um Betrug durch Dritte und APP-Fraud aufzudecken, können mit dem neuen Scam Detection Modell von FICO 50 Prozent mehr Fälle von autorisiertem Zahlungsbetrug erkennen, bei einer Transaktionsprüfungsrate von 0,5 Prozent. Nutzt ein Kunde seinen PC oder ein anderes bevorzugtes Gerät, ist das neue Modell in der Lage, eine 24-mal höhere Zahl an Scam-Transaktionen zu identifizieren als ein Standardmodell für Betrugserkennung.

FICO® Falcon® Fraud Manager ist die führende Lösung für Zahlungsbetrug und schützt weltweit mehr als 2,6 Milliarden Zahlungskonten.

FICO wurde als bester Technologieanbieter für Data Analytics bei den Credit Awards 2022 ausgezeichnet.

Über die Credit and Collections Technology Awards
Die Credit and Collections Technology Awards wurden im Jahr 2017 mit dem Ziel ins Leben gerufen, technologische Innovationen in der Branche auszuzeichnen. Die Auszeichnungen würdigen den Erfolg von Unternehmen und Einzelpersonen, die bei der Verbesserung der Kredit- und Inkassotechnologie eine Vorreiterrolle spielen. Die Auszeichnungen legen den Schwerpunkt auf Technologie in einer Zeit, in der Kredit- und Inkassofirmen in Form einer kontinuierlichen Überprüfung durch die Aufsichtsbehörden unter Druck stehen. Bei den Awards werden verschiedene Arten von Technologielösungen untersucht, die Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Geschäftsstrategie unterstützen. Technologie kann dazu beitragen, den Ruf zu verbessern, die Leistung zu steigern, Wachstum zu ermöglichen und Vertrauen zu schaffen, um bessere Prozesse zu ermöglichen. https://awards.credit-connect.co.uk/ Firmenkontakt
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