Kampf gegen Wirtschaftskriminalität Graphdatenbanken legen Betrügern das Handwerk

Betrüger in flagranti zu erwischen – das ist das Ziel der Graphdatenbank Neo4j und einer speziellen Echtzeit-Mustererkennung.

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Neo Technology, Inc.

Banken, Versicherungen und E-Commerce-Anbietern gehen jährlich mehrere Milliarden Euro durch Betrug verloren. Mit der Auswertung von statistischen Ausreißern oder dem Nachverfolgen ungewöhnlichen Verhaltens ist den Gaunern aber oft schwer beizukommen. Einen anderen Ansatz verfolgen Graphdatenbanken wie Neo4j von Neo Technology.

Muster erkennen statt Sonderfälle auswerten

Statt sich auf Sonderfälle wie das Abweichen von normalem Einkaufsverhalten zu konzentrieren, versuchen diese Datenbanken, Personengruppen und deren Aktivitäten durch die Auswertung komplexer Daten in Verbindung zu setzen. Im Idealfall lassen sich so Betrugsfälle aufdecken, noch während sie ausgeführt werden. „Vormals unbemerkte Absprachen werden offensichtlich, wenn man sie in einem System betrachtet, das auf vernetzte Daten ausgelegt ist“, erklärt Neo-Technology-Chef Emil Eifrem. Genau darauf zielt Neo4j ab.

Analyse von vernetzten Daten

Mit der Auswertung vernetzter Daten soll es möglich sein, häufig auftretende Gaunereien wie First-Party-Fraud (das Beantragen von Kreditkarten, Darlehen oder Überziehungskrediten ohne Absicht, die Schulden zurückzuzahlen), Versicherungs- und E-Commerce-Betrug frühzeitig zu erkennen und zu unterbinden. Alle Betrugsarten täuschen ihre Opfer mit mehreren Verschleierungen, die durch das Prüfen isolierter Datensätze schwer aufzudecken sind.

Laut Neo Technology ist die Graphdatenbank Neo4j in der Lage, indirekte Absprachen, Beziehungsgeflechte und Scheinidentitäten zu entlarven. Falsche Alarme ließen sich verhindern und die Kundenzufriedenheit erhöhen. „Das System ist nicht nur eine fortschrittliche Methode zur Betrugsbekämpfung, sondern verleiht Unternehmen ebenso zusätzliche Agilität“, ist sich Emil Eifrem sicher.

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