Eine agentische Plattform zur Betrugsbekämpfung, die Signale aus dem gesamten Betrugsökosystem zusammenführt, um Bedrohungen schneller zu erkennen, Untersuchungen zu automatisieren und die Genauigkeit zu verbessern
Überblick
Betrugsangriffe entwickeln sich innerhalb von Minuten. Das gleiche muss für Ihre Reaktion gelten.
IBM® Cyber Fraud ist die Ebene der Betrugserkennung, die Signale aus den Bereichen Betrug, Geldwäsche, Sicherheit und Betriebssystemen zusammenführt und so einen einheitlichen Workflow zur Erkennung und Untersuchung schafft. Dank KI-gestützter Orchestrierung hilft sie Teams dabei, schneller zu ermitteln, Routinevorgänge zu automatisieren und die Ergebnisse der Betrugserkennung kontinuierlich zu verbessern.
Die zwei Säulen Ihrer Betrugsabwehr
IBM® Trusteer für Geräte- und Sitzungsrisiken
Trusteer analysiert kontinuierlich digitale Kanäle hinsichtlich der Geräteintegrität und des Sitzungsverhaltens, um Betrug, „Mule“-Konten, Kontoübernahmen und Geräteübernahmeversuche zu erkennen und genau zu lokalisieren. Diese Analyse erfolgt, bevor sich ein Benutzer anmeldet oder die Transaktion überhaupt Ihre Kernsysteme erreicht.
Wichtige Signale:
- Geräterisikostatus und Fingerabdruck
- Malware- und RAT-Erkennung
- Verhaltensbasierte Biometrie und Anomalien in Sitzungen
IBM® Safer Payments für die Transaktionsüberwachung
Safer Payments liefert eine Real-Time Payments-Betrugserkennung mit Modellen für maschinelles Lernen, die sich an Ihre Transaktionsmuster anpassen. Die Plattform überwacht jeden Zahlungskanal – Karte, ACH, Überweisung und Sofortzahlungen – und trifft Entscheidungen im Sub-Millisekundenbereich.
Zentrale Funktionen:
- Transaktionsbewertung in Echtzeit auf allen Kanälen
- Adaptive ML-Modelle mit niedrigen Falsch-Positiv-Raten
- Abdeckung der wichtigsten Arten von Zahlungsbetrug (APP, CNP und ATO)
Funktionen
KI-gestützte Betrugsuntersuchung
IBM Cyber Fraud vereint Signale aus den Bereichen Betrug, Zahlung, Identität und Sicherheit in einem einzigen Workflow. Mithilfe einer KI-gestützten Orchestrierung stellt das System Zusammenhänge zwischen Ereignissen her, liefert relevante Erkenntnisse, automatisiert Routineaufgaben und lernt kontinuierlich aus den Aktivitäten der Ermittler, um die Ergebnisse zu verbessern.
Beschleunigen Sie Betrugsuntersuchungen, um Verluste und Betriebskosten mit KI-gesteuerter End-to-End-Automatisierung zu reduzieren.
Auf einer einheitlichen Benutzeroberfläche werden die Daten aus allen verbundenen Systemen zusammengeführt und die Interaktion in natürlicher Sprache ermöglicht – ein Wechsel zwischen verschiedenen Tools ist nicht erforderlich.
Trainieren Sie das System, damit es aus dem Verhalten der Ermittler lernt. Es lernt, passt sich an und handelt autonom bei Routinefällen, so dass Analysten sich auf hochwertige Arbeit konzentrieren können.
Jede Warnmeldung wird bereits mit systemübergreifenden Kontextinformationen angereichert bereitgestellt – Geräterisiko, Transaktionshistorie, Identitätssignale und Threat-Intelligence – alles in einer Einzelansicht.
Einheitliche Informationen von Trusteer, Safer Payments, QRadar und Systemen von Drittanbietern liefern neue Erkenntnisse und beschleunigen die Problembehebung.
KI-gestützte Integration verbindet IBM- und Nicht-IBM-Lösungen ohne erzwungene Datenzentralisierung. Die Implementierung erfolgt in Tagen, nicht in Monaten.
Eine zentrale Oberfläche bietet systemübergreifende Erkenntnisse und erlaubt Untersuchungen in natürlicher Sprache – entwickelt für Analysten, nicht für Data Scientists.
Ein anpassungsfähiger Untersuchungsagent, der sich an Ihre spezifischen Betrugstypologien, Workflows und Business Rules anpasst.
Minimieren Sie den Datenverbrauch und vermeiden Sie das Risiko und die Komplexität, die mit der Verlagerung von Daten an einen einzigen Standort verbunden sind.
Integrationen
Auf Integration ausgelegt. Für Skalierbarkeit entwickelt.
IBM Cyber Fraud bietet eine native Integration mit Trusteer und Safer Payments sowie offene Konnektoren zu Ihrem bestehenden Betrugs- und Sicherheitsökosystem. Keine erzwungene Datenzentralisierung. Keine störenden Migrationen.
| Native IBM-Integrationen | Bereitstellungsprinzipien |
|---|---|
| Trusteer (Geräte- und Sitzungsrisiko) | Keine Datenzentralisierung erforderlich |
| Safer Payments (Transaktionsüberwachung) | Interoperabilität durch Design |
| QRadar (Sicherheitsüberwachung) | Schnelle Erweiterung und schnelles Onboarding |
| FTM (Finanztransaktionsmanagement) | Flexible Bereitstellung (Cloud und On-Premises) |
| MaaS360 (Transparenz bei Geräten und Endgeräten) | Kein kompletter Austausch des bestehenden Stacks |
Ressourcen
Ressourcen
Kann KI Betrug in Millisekunden erkennen? Martin Keen und Jeff Crume untersuchen, wie ein Ensemble aus KI-Modellen prädiktives maschinelles Lernen und Encoder-LLMs kombiniert, um die Betrugserkennung zu revolutionieren. Erfahren Sie, wie strukturierte und unstrukturierte Daten präzise Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.