Betrugserkennung im Finanzsektor mit hilfe eines Datenanonymisierungstools
Herausforderung
Eine der größten Banken* sah sich einer wachsenden Bedrohung durch Betrug und Versuche, unbefugten Zugriff auf die persönlichen Daten ihrer Kunden zu erlangen, ausgesetzt. Um Betrug wirksam vorzubeugen, benötigte die Bank ein genaues und zeitnahes System, das das Kundenverhalten und die Transaktionen in Echtzeit analysieren konnte. Um die Daten jedoch für die Analyse verwenden zu können, müssen strenge gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO eingehalten werden, die den Zugriff auf die persönlichen Daten der Kunden einschränkten.
Das Hauptproblem bestand darin, dass die Bank keine echten Kundendaten verwenden konnte, um ihre Betrugserkennungsalgorithmen zu trainieren, da dies die Privatsphäre der Kunden verletzen würde. Ohne die Möglichkeit, die Daten vollständig zu analysieren, konnte das Betrugserkennungssystem nicht effektiv arbeiten. Die Bank benötigte eine Lösung, die es ermöglichte, Daten für Analysen zu verwenden und gleichzeitig die persönlichen Daten der Kunden zu schützen und alle gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
*Der Name des Unternehmens wird aus Vertraulichkeitsvereinbarungen nicht bekannt gegeben.
Lösung
Produkt: Datenanonymisierungstool
Um dieses Problem zu lösen, implementierte die Bank das Datenanonymisierungstool von Lingvanex. Dieses Tool ermöglicht das Maskieren oder Entfernen persönlicher Kundendaten (wie Namen, Kartennummern und Adressen), während die für die Transaktionsanalyse erforderlichen Informationen wie Beträge und Transaktionszeiten erhalten bleiben. Dadurch konnte die Bank anonymisierte Daten verwenden, um ihre maschinellen Lernmodelle zu trainieren, ohne gegen das Gesetz zu verstoßen und gleichzeitig die Privatsphäre der Kunden zu schützen.
Das Tool verarbeitet und anonymisiert Daten automatisch in Echtzeit, was den Prozess erheblich vereinfacht und den menschlichen Faktor eliminiert, der zu Fehlern führen könnte. Dadurch konnte die Bank alle Daten verwenden, um ihr Betrugserkennungssystem aufzubauen und zu verbessern, ohne dass das Risiko von Datenlecks bestand.
Ergebnisse
Die Implementierung des Datenanonymisierungstools führte zu erheblichen Verbesserungen.
Erstens konnte die Bank die Genauigkeit der Betrugserkennung erheblich verbessern. Durch die Verwendung anonymisierter Daten trainierte die Bank ihre maschinellen Lernsysteme, um verdächtige Transaktionen viel schneller und genauer zu identifizieren als zuvor. Dies reduzierte die Anzahl falscher Positivmeldungen und ermöglichte eine schnellere Blockierung tatsächlich betrügerischer Aktivitäten.
Zweitens reduzierte die Automatisierung des Datenanonymisierungsprozesses den Zeitaufwand, der zuvor für die manuelle Datenverarbeitung und Maskierung aufgewendet wurde. Dadurch konnten sich die Mitarbeiter auf andere, wichtigere Aufgaben konzentrieren und das Fehlerrisiko wurde gesenkt.
Drittens gewährleistet die Bank die vollständige Einhaltung der DSGVO-Anforderungen und vermeidet so das Risiko, das Vertrauen der Kunden zu verlieren oder rechtliche Konsequenzen zu riskieren. Dank der Datenanonymisierung konnte die Bank mit Kundeninformationen arbeiten, ohne personenbezogene Daten preiszugeben, und gleichzeitig ihre Sicherheit und Effizienz verbessern.
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