Fraud Detection
Aufdeckung von Betrugsfällen durch Identifikation von Risiken mittels interner Kontrollsysteme. Fraud Detection nutzt datengetriebene Analysen, um unregelmäßige Transaktionen in Finanzsystemen oder IT-Umgebungen aufzuspüren. Machine-Learning-Modelle klassifizieren Verhaltensmuster, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten—z. B. ungewöhnlich hohe Geldbewegungen, verdächtige Login-Versuche oder unautorisierte Änderungen in Kundendaten. Kombination aus Anomalieerkennung, regelbasierten Algorithmen (Rule Engines) und manuellem Monitoring stellt sicher, dass seltene Fraud-Szenarien abgedeckt werden. Unternehmen implementieren zudem 4-Augen-Prinzipien, Workflow-Priorisierungen und regelmäßige interne Audits, um Fehltransaktionen zeitnah zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen—z. B. Card-Blocking oder Kontensperrung—einzuleiten.