Use Case: Betrugserkennung in Echtzeit
Die Ausgangslage
Regelbasierte Systeme schlagen bei Betrug entweder zu spät an oder produzieren so viele Fehlalarme, dass Prüfer in Arbeit ertrinken. Echte Fälle gehen im Rauschen unter.
Die Lösung
Ein KI-Modell bewertet jede Transaktion in Echtzeit anhand vieler Merkmale und gibt einen Risiko-Score. Nur auffällige Fälle landen bei den Prüfern — priorisiert nach Wahrscheinlichkeit.
So funktioniert es
Transaktion
Zahlung trifft ein
Risiko-Scoring
KI bewertet in Millisekunden
Priorisierung
nur auffällige Fälle markiert
Prüfung
Analyst entscheidet über Top-Fälle
Die Wirkung
Beispielhafte Größenordnungen zur Veranschaulichung des Use Cases – die tatsächlichen Werte hängen von Datenlage und Prozess ab.
Prüfer arbeiten die wahrscheinlichsten Betrugsfälle zuerst ab, statt tausende Fehlalarme zu sichten. Echte Fälle werden schneller gestoppt — und legitime Kunden seltener grundlos blockiert.
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