Pressemitteilung Der Wert von Big Data für die

Pressemitteilung
Der Wert von Big Data für die Betrugsprävention.
MyBucks, ein führender Anbieter von Finanztechnologie, investiert in Technologien, mit denen sich
Big Data zur Verhinderung von Betrug und Identitätsdiebstahl nutzen lässt. Der CEO von MyBucks,
Dave van Nierkerk, erklärt, wie das unternehmenseigene Team für Artficial Intelligence (Künstliche
Intelligenz, AI) Klassifizierungs- und Gruppierungsalgorithmen aus dem Bereich der Künstlichen
Intelligenz nutzt, um betrügerische Verhaltensweisen zu identifizieren.
Je stärker die Endverbraucher dazu übergehen, Geschäfte online abzuwickeln, desto häufiger ergibt
sich für technologieaffine Betrüger Gelegenheit, mit immer neuen Methoden Identitäten zu stehlen,
um ahnungslose Verbraucher um ihr Geld zu bringen. Lokale Südafrika Statistiken belegen, dass
nahezu alle 29 Sekunden eine Identität gestohlen wird.
„Unsere Betrugserkennungs-Engine hat in den letzten drei Monaten bereits über 1.500 betrügerische
Darlehensanträge verhindert und blockiert fortwährend die Registrierung gestohlener Identitäten. Weil
wir ein digitales Geschäftsmodell haben, entfällt der direkte Kontakt mit den Kunden, wodurch wir eine
emotionale Beeinflussung verhindern können. Dieser Umstand zwingt uns auch, alle uns verfügbaren
Daten mit der höchstmöglichen Genauigkeit zu analysieren.“
„Die Transaktionen werden ausschließlich online abgewickelt. Wir sehen den Kunden also nicht und
wissen nicht, mit wem wir interagieren. Deshalb brauchen wir ein fortschrittliches Modell, das
möglichst viele Daten erfasst und Muster erkennen kann, die fast so eindeutig sind wie ein
Fingerabdruck“, erläutert Herr van Nierkerk.
In den meisten Fällen richten Betrüger laut van Niekerk Konten mit gestohlenen Identitäten ein und
lassen diese Konten ruhen, bis sie einen Angriffspunkt identifiziert haben. Dann aktivieren Sie die
Konten, um den Angriffspunkt auszunutzen.
„Unsere Betrugserkennungs-Engine analysiert mit einem Algorithmus die Daten, die bei der Interaktion
von Kunden mit unseren Kanälen erfasst werden. Dann verknüpft es Kunden anhand gemeinsamer
Online-Verhaltensmuster wie z. B. Bankkonten, IP-Adressen und typischer E-Mail-Adressen
miteinander.
Wenn das Datenmuster auffällig ist, wird es als mögliche Betrugsaktivität markiert. Zum Beispiel greift
der Algorithmus die Zeit auf, die mit der Registrierung verbracht wird. Betrüger sind dabei
typischerweise sehr schnell und verwenden häufig Tastaturbefehle wie STRG-V.
Die Engine erzeugt zwar eine Warnmitteilung, wenn sie einen Verstoß identifiziert, sobald es um die
Sperrung von Kunden geht, wird der Verstoß aber einem Agenten zur genaueren Beurteilung
übermittelt – im Bedarfsfall an die Polizei zur weiteren Ermittlung“, erklärt er.
Im Laufe der Zeit, sagt van Niekerk, werden Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen wie Betrüger, mit
bekannten Betrügern gruppiert.
„Wir sind gegenwärtig dabei, so viele Daten wie möglich zu erfassen. Wir möchten bei der
Kategorisierung von Kunden so viele Informationen wie möglich berücksichtigen können. Auf
einfachster Ebene werden durch die Funktion der Engine Ähnlichkeiten aufgedeckt. Das ist wesentlich
schwieriger, als Gleichheiten zu erkennen“, fügt er hinzu.
In Zukunft werden laut van Niekerk Gesichtserkennungsalgorithmen entwickelt, die in das
Betrugspräventionssystem einbezogen werden.
„Auf den meisten europäischen Märkten werden gegenwärtig Kopien von Lichtbildausweisen verlangt.
Deshalb entwickeln wir gerade Gesichtserkennungsalgorithmen, die auf diese Anforderung eingehen.
Über längere Sicht wollen wir biometrische Erkennungsverfahren mit Gesichtserkennung in unsere
Mobil-Anwendungen integrieren. Das kann in afrikanischen Ländern, in denen nationale
Ausweissysteme nicht vorhanden oder nur eingeschränkt funktionsfähig sind, sehr praktisch sein.
Am Ende des Tages dreht sich alles um die Nutzung von Technologie, damit wir unsere Leistungen für
Kunden schneller und effizienter erbringen können. Gleichzeitig wollen wir aber sicher gehen, dass wir
alle möglichen Risiken durch Betrugsversuche abwenden. Wir sind zuversichtlich, dass wir weiterhin
Fortschritte bei der Minimierung und letztlich bei der vollständigen Prävention von Betrug machen
werden, indem wir die Vorzüge von Big-Data-Analysen zu unserem Vorteil nutzen“, meint er
abschließend.
Über MyBucks
MyBucks S.A. (WKN: A2AJLT, ISIN: LU1404975507, Ticker-Symbol: MBC:GR) ist ein
Finanztechnologieanbieter
mit
Sitz
in
Luxemburg,
der
technisch
abgesichert
nahtlose
Finanzdienstleistungen erbringt. Das Unternehmen bietet unter den Marken GetBucks, GetBanked und
GetSure ungesicherte Verbraucherkredite, Banklösungen und Versicherungsprodukte für Verbraucher
an. Seit der Gründung im Jahr 2011 hat MyBucks exponentielles Wachstum verzeichnet und übt seine
Geschäftstätigkeit heute in zwölf Ländern in Afrika und Europa aus. Das Ziel von MyBucks besteht
darin, gut zugängliche, einfache und verlässliche Produkte im Vergleich zu herkömmlichen, nicht
technologischen Methoden anzubieten und strebt immer danach, seinen Kunden den optimalen Nutzen
zu bieten. Mit dem Produktsortiment von MyBucks können Kunden ihre finanziellen Angelegenheiten
einfach und bequem verwalten.
Mehr erfahren Sie unter: www.mybucks.com
Pressekontakt
Sandy Greaves Campbell
[email protected]
+2783 408 3373

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