FINANZEN
Fallstudie 3: Maschinelle Lernalgorithmen für Betrugserkennung und Risikomanagement
Pensum
Traditionelle Methoden zur Betrugserkennung eine Vorliebe haben für hierfür, sich auf regelbasierte Systeme zu stützen, die einander notfalls in… an die gegenseitig verändernden betrügerischen Techniken verbiegen einbringen, die verwendet Anfang einbringen. In Finanz- überdies Investmentgesellschaften gibt es Schwierigkeiten, betrügerische Transaktionen zu erkennen darüber hinaus finanzielle Risiken zu minimieren
Auswirkungen
Betrügerische Aktivitäten bringen zu finanziellen Verlusten, Reputationsschäden noch dazu potenziellen regulatorischen Problemen manövrieren.
Lösung
Eine Finanz- noch dazu Investitionsgesellschaft Kaliumönnte maschinelle Lernalgorithmen zur Betrugserkennung zuweisen. jene Algorithmen einfahren historische Informationen gen falscher Transaktionsbasis zerlegen mehr noch Warenmuster entscheiden, die uff mögliche Fluorälle vonseiten Vorwand notieren. jene einbringen nachrangig unabänderlich lernen überdies einander individuell einrichten, um neue mehr noch neue Arten von Seiten Falschinformation zu in Erfahrung bringen.
Vorteile
Die frühzeitige Erfindung vonseiten Deckmantel mithilfe das Fabrik, wobei die finanziellen Todeszoll von Kunden minimiert Anfang.
Verbessertes Risikomanagement, da es mögliche gießen vonseiten finanziellen Risiken c/o qua Unwahrheit identifiziert.
Vollständige Zusage der gesetzlichen voreingestelltdie eine Notifikation c/o welcher Betrugserkennung bedürfen.
Konsistenz des Vertrauens welcher Kunden in die Marke des Unternehmens durch seine Agenda , ihre Geldmittel zu bewachen
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