« | Home | »

Prädiktive Analytik in Echtzeit

Von Dr. Oliver Everling | 30.April 2014

FICO, ein Anbieter von prädiktiver Analytik und Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement, bekämpft den Betrug bei Kreditkartenzahlungen mittels einer Big Data-Analytics Software in Echtzeit. Was dies konkret bedeutet, hat FICO in einer Infografik illustriert, die am Beispiel des Kreditkartengeschäfts in den USA zeigt, wie schnell „Echtzeit“ tatsächlich ist und wie stark die Echtzeit-Analytik die Betrugsbekämpfung beeinflusst hat.

Bei Kreditkartenzahlungen können moderne Analytik-Systeme potenziell betrügerische Transaktionen innerhalb von 40 bis 60 Millisekunden erkennen. Zum Vergleich: Für einen Wimpernschlag braucht der Mensch etwa 300 Millisekunden. Der FICO Falcon Fraud Manager führt bei der Bewertung einer Transaktion etwa 15.000 Berechnungen durch – und benötigt dafür weniger Zeit als ein ausgelöster Airbag zum Entfalten oder das Rotorblatt eines Hubschraubers für eine Umdrehung. Diese Echtzeitberechnungen des Betrugsrisikos beziehen eine ganze Reihe verschiedener Daten ein, die zudem mit Variablen versehen sind – wie etwa die Höhe der Transaktionssumme, das Händler-Profil, der Ort, an dem die Transaktion durchgeführt wurde, die Tageszeit, das am Point-Of-Sale verwendete Gerät sowie die Historie des betroffenen Kreditkartenkontos.

„Die Betrugsbekämpfung ist ein Balance-Akt: Kartenherausgeber müssen die Inhaber schützen, ohne ihnen Unannehmlichkeiten zu bereiten“, sagt Phillip Sertel, Senior Director Central & Eastern Europe and the Middle East bei FICO. „Durch die Kombination neuer Analytik-Technologien und des gesammelten Wissens aus Milliarden vorheriger Transaktionen, ist es heute möglich, Betrug mit höchster Präzision zu bekämpfen – und dabei so schnell zu sein, dass das Kundenerlebnis nicht darunter leidet.“

Die Infografik zur Echtzeit-Betrugserkennung ist auf der FICO-Website unter http://bit.ly/1kg0TeG abrufbar.

Themen: Privatkundenrating | Kein Kommentar »

Kommentare

Sie müssen eingelogged sein um einen Kommentar zu posten.