Was versteht man unter Betrugserkennung?
Der Begriff "Betrugserkennung" bezieht sich auf die Methoden und Techniken, die verwendet werden, um betrügerische Aktivitäten in einem System oder Prozess zu identifizieren und zu verhindern.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "Betrugserkennung":
- Mustererkennung: Automatisierte Erkennung von ungewöhnlichen Mustern oder Abweichungen in Transaktionsdaten, die auf potenziellen Betrug hinweisen könnten.
- Regelbasierte Analyse: Anwendung von vordefinierten Regeln und Algorithmen zur Überprüfung von Transaktionsmerkmalen auf verdächtige Aktivitäten.
- Machine Learning-basierte Analyse: Nutzung von maschinellen Lernmodellen zur Identifizierung von neuen Betrugsmustern anhand historischer Daten.
- Echtzeitüberwachung: Kontinuierliche Überwachung von Transaktionen und Ereignissen in Echtzeit, um sofortige Maßnahmen bei verdächtigen Aktivitäten zu ermöglichen.
- Betrugsprävention: Implementierung von Mechanismen und Kontrollen, um Betrugsversuche zu verhindern, bevor sie auftreten können.
- Fallmanagement: Verwaltung und Nachverfolgung von betrugsbezogenen Fällen und Untersuchungen durch die Software.
- Reporting und Audit: Erstellung von Berichten über erkannte Betrugsfälle und Auditfunktionen zur Überprüfung der Effektivität der Betrugserkennungsmaßnahmen.
Beispiele für „Betrugserkennung“:
- Unregelmäßige Transaktionsmuster: Identifizierung von ungewöhnlichen Käufen oder Abhebungen auf Bankkonten.
- Verdächtige Kontozugriffe: Erkennung von unautorisierten Zugriffen auf Online-Kundenkonten.
- Kreditkartenbetrug: Aufspüren von unbefugter Verwendung gestohlener Kreditkartendaten.
- Identitätsdiebstahl: Erkennen und Blockieren von Versuchen, die Identität von Personen zu stehlen oder zu missbrauchen.
- Phishing-Erkennung: Identifizierung und Blockierung von Phishing-Versuchen durch betrügerische E-Mails oder Websites.
- Manipulation von Kundenbewertungen: Erkennung und Verhinderung von gefälschten Kundenbewertungen in Online-Shops.