Kunde: Europäische Bank mit 3 Millionen Kunden

Herausforderung

Steigende Anzahl von Betrugsversuchen im Online-Banking. Bestehende regelbasierte Systeme erkannten nur 60% der Fälle und produzierten viele False Positives.

Lösung

Entwicklung eines ML-basierten Fraud Detection Systems mit Anomalieerkennung und Verhaltensanalyse in Echtzeit.

Technologie

  • Gradient Boosting (XGBoost)
  • Isolation Forest für Anomalieerkennung
  • Real-time Streaming mit Kafka
  • Feature Engineering

Ergebnisse

  • 92% Erkennungsrate
  • -70% False Positives
  • Einsparung von €5M pro Jahr
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit