Effizientes Betrugsmanagement im Leasing- und Finanzierungsgeschäft

Kreditbetrug führt bei vielen Finanzdienstleistern jährlich zu Schäden in Millionenhöhe – bei stetig steigenden Betrugsraten. Ausgangspunkt sind dabei meist bewusst falsch gemachte Angaben der Antragsteller, z.B. über die Identität oder Einkommensverhältnisse. In solchen Fällen kann es dennoch zu einer Kreditgenehmigung kommen, da gewöhnliche Risikomanagementsysteme lediglich die klassischen Ausfallrisiken potenzieller Geschäftspartner abbilden, nicht aber deren betrügerische Absichten.

Erhöhung der Erkennungsrate bei geringerem Prüfaufwand

Die hohe Zahl der Verträge macht eine manuelle Prüfung aller Kreditanträge auf Betrug aus Kosten- und Zeitgründen nicht möglich. Um eine hohe Erkennungsrate bei gleichzeitig geringem manuellem Prüfaufwand zu erzielen, ist eine intelligente und systemgestützte Vorselektion von Verträgen hilfreich. Einfache Reporting-Lösungen oder regelbasierte Systeme sind hierzu aber ungeeignet: Sie sind zu statisch und erkennen nur bis dato bekannte bzw. definierte Muster. Dadurch bleiben neue Betrugstypen oft sehr lange unentdeckt. Eine Lösung ist die automatisierte Anwendung klassischer Data-Mining-Verfahren. Allerdings bringen diese ebenfalls oft Nachteile mit sich, wie hohe Kosten, hohe Anwendungskomplexität und lange Projektlaufzeiten.

Schnell und effizient zum Ziel: Self-Acting Data Mining

Mit unserem Analyseansatz Self-Acting Data Mining realisieren wir für Sie in wenigen Wochen ein Betrugspräventionssystem, das

• neuartige Betrugsmuster kontinuierlich und automatisiert ermittelt, dokumentiert und
• bereits kurz nach der Antragstellung individuelle Betrugswahrscheinlichkeiten prognostiziert, beispielsweise für Leasing- und Finanzierungsverträge.

So funktioniert es:

Wenn Sie Wert legen auf eine:

• projektbegleitende Einschätzung des Projekterfolgs
• kurze Projektzeit und geringes Kostenrisiko
• hohe Prognosequalität auch bei mäßiger Datenqualität
• intuitiv verständliche Ergebnisdarstellung sowie
• infache Nutzung durch den Betrugsbeauftragten,

dann kontaktieren Sie uns unter Diese E-Mail-Adresse ist gegen Spambots geschützt! JavaScript muss aktiviert werden, damit sie angezeigt werden kann. .