BETRUGSPRÄVENTION

Identifizierung von auffälligen Transaktionen und Mustern in Echtzeit. Durch KI-gestützte Anomalie-Erkennung werden Risiken minimiert und Fehlalarme reduziert. Das System kann laufend auf neue Exploits und Strategien hingewiesen werden, sodass die Suche nach diesen Kriterien sensibilisiert wird.

Dokumente können per LLM analysiert werden. Die LLMs werden durch Few-Shot Prompting und Finetuning auf mögliche Betrugsmuster trainiert. Eine Kombination mit Machine Learning Algorithmen und Business Rule Engines ist denkbar.