Avengas Reaktion auf den Krieg gegen die Ukraine: Business Continuity und Humanitäre Hilfe

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Anomalieerkennung

Schützen Sie Ihre IT-Systeme mit unseren Machine-Learning-Services

Werden Sie in Echtzeit über Cyberattacken, Zugriffsverletzungen und andere Anomalien informiert. Implementieren Sie einen wirksamen Mechanismus, um Verluste und Schäden durch Cyberkriminalität zu verhindern.

Unsere Kunden

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Wie schützt Anomalieerkennung Ihre Geschäftsinteressen?

  • IT-Sicherheit erhöhen

    Schützen Sie Ihr Unternehmen vor Cyberattacken, indem Sie auf verdächtige Aktivitäten hingewiesen werden. Durch Machine Learning können zukünftige Attacken auf Basis vergangener Angriffsmuster bereits frühzeitig antizipiert werden.

  • Betrugsfälle verhindern

    Sichern Sie Ihre IT-Systeme gegen Betrugsfälle wie Identitätsdiebstahl, gefälschte Versicherungsanträge, Phishing und Kreditkartenmissbrauch ab. Implementieren Sie ein integriertes Überwachungssystem zur Erkennung von Anomalien, das Ihre Systeme nachhaltig schützt.

  • Verluste minimieren

    Identifizieren Sie betrügerische Aktivitäten in Echtzeit – schon bevor Sie stattfinden und Ihrem Geschäft Schaden zufügen können. Mit effizienten Mechanismen bewahren Sie die digitalen Assets Ihres Unternehmens.

  • Kosten sparen

    Cyberkriminalität und dadurch resultierende Schäden verursachen enorme Kosten. Indem Sie die IT-Systeme Ihres Unternehmens präventiv schützen, sichern Sie deren Produktivität und Stabilität – und nutzen Ihre Ressourcen damit so effizient wie möglich.

  • IT-Systeme stabilisieren

    Erhalten Sie Warnmeldungen über potenzielle Performance-Störungen. Nutzen Sie Wartungsmaßnahmen, die Ihre IT-Systeme nicht nur sicher und stabil halten, sondern auch reibungslose Abläufe zu ermöglichen.

  • Kundenzufriedenheit erhöhen

    Indem Sie die IT-Systeme Ihres Unternehmens vor Betrug schützen, stärken Sie das Vertrauen und die Zufriedenheit Ihrer Kunden. Steigern Sie den Ruf Ihres Unternehmens mit einer fein abgestimmten Lösung zur Anomalieerkennung, die keine legitimen Transaktionen zurückweist.

So erstellen wir ein Modell zur Anomalieerkennung

Um Anomalien gezielt erkennen zu können, erstellen wir ein Modell mittels Machine Learning. Dieses Modell ist zukünftig in der Lage, Cyberattacken auf Ihr IT-System auf der Basis üblicher Angriffsmuster identifizieren zu können. Dabei gehen wir folgendermaßen vor:

  • Analyse Ihrer Geschäftsprozesse

    In Interviews und Workshops erhalten wir ein tieferes Verständnis der Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens und wie betriebsrelevante Daten kommuniziert werden.

  • Erfassung aller Datenquellen

    Wir nutzen Datenexploration, um alle möglichen Datenquellen und die Beschaffenheit der eingehenden Daten zu analysieren. Dies liefert die Grundlage, um Anomalien erkennen zu können.

  • Daten-Vorverarbeitung und -Bereinigung

    Wir werten die eingehenden Daten aus, verarbeiten sie vor und bereinigen sie, um sicherzustellen, dass es keine Duplikate, ungültige Werte oder fehlende Daten gibt, die zu irreführenden Ergebnissen führen könnten.

  • Datenaggregierung und Data Enrichment

    Nach der Aggregierung der Daten werden diese durch Data Enrichment so erweitert, dass alle möglichen relevanten Fälle abgedeckt werden

  • Datenvorbereitung

    Wir bereiten die Daten für die ausgewählten Algorithmen und das Feature-Engineering vor und überprüfen anschließend die Datenqualität, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.

  • Auswahl des Algorithmus zur Anomalieerkennung

    Wir setzen die Machine-Learning-Algorithmen zur Anomalieerkennung ein, die für Ihren speziellen Anwendungsfall am besten geeignet sind. Hierbei setzen wir sowohl auf überwachte und halbüberwachte als auch auf unüberwachte Methoden.

  • Beschreibung der Erkennungsmerkmale

    Wir identifizieren und beschreiben die Erkennungsmerkmale, die auf Betrug hindeuten, bspw. die Anzahl von Transaktionen, wiederkehrende Zeitmuster etc.

  • Training des Modells

    Wir trainieren das Modell zur Erkennung von Anomalien, um Vorhersagen über neue und potenzielle Anomalien zu erhalten.

  • Bewertung der Performance

    Wir bewerten die Performance des Modells zur Anomalieerkennung. Dazu analysieren wir die Genauigkeit, mit der das Modell zukünftige Anomalien in bislang nicht aufgetretenen Datensätzen ermitteln kann.

  • Monitoring von Ausfällen

    Wir implementieren die Anomalieerkennung in das Produktivsystem und lassen es auf mögliche Ausfälle überwachen, um sicherzustellen, dass alle potenziellen Probleme sofort erkannt werden.

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Ausgewählte Case Studie

  • KI-gestützte Betrugserkennung

    Trov | Versicherungswirtschaft

    Auf Basis von Künstlicher Intelligenz und statistischen Verfahren haben wir ein robustes System zur automatischen Betrugserkennung entwickelt: Eine KI-Lösung für die automatische Betrugserkennung, die Minimierung von Betrugsfällen, ein verbessertes Underwriting und optimiertes Risikomanagement.

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Branchenübergreifende Kompetenz

Avenga verfügt über umfangreiche und langjährige Erfahrung in der Implementierung von Anomalieerkennung für große Unternehmen, u.a. aus der Finanz- und Versicherungswirtschaft sowie der Pharma- und Automobilindustrie.

  • Von Kreditkartenbetrug und Identitätsdiebstahl bis hin zu Betrug im Zusammenhang mit Hedgefonds – Avenga nutzt Anomalieerkennung mit Machine Learning, um schnell auf Betrugsfälle reagieren zu können.

    Mehr erfahren
  • Stärken Sie die Sicherheit Ihres Versicherungsunternehmens, indem Sie Kundendaten vor Fremdzugriffen und Online-Abschlüsse vor Missbrauch schützen.

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  • Nutzen Sie Autoencoder und Nächste-Nachbarn-Klassifikation, um zu bestimmen, welche Praxen und Apotheken von Ihren Referenten bevorzugt behandelt werden sollen, um den maximalen Absatz eines Medikaments zu erzielen.

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  • Sparen Sie Kosten ein, erhöhen Sie die Sicherheit und steigern Sie die Kundenzufriedenheit durch die frühzeitige Erkennung von Kraftstoff-Betrug.

  • Schützen Sie Fahrzeug und Fahrer durch Machine-Learning-Algorithmen. Intelligente Systeme erkennen äußere Gefahren und innere Schwachstellen, bevor Unfälle und Schäden entstehen können.

    Mehr erfahren
  • Schützen Sie Ihre Plattform mit effektiven Diensten zur Erkennung von Anomalien vor Betrug durch Rückbuchungen, Card-Cracking und anderen E-Commerce-Betrugsfällen.

Was wir Ihnen bieten

  • Analytische Datenreports

  • Ein Modul zur Datenmodellierung

  • Quellcode mit Dokumentation

  • Schnelle und optimierte Data-Pipelines

  • Integration ins Produktiv-System

Algorithmen zur Anomalieerkennung, die wir nutzen

  • Wir setzen die Machine-Learning-Algorithmen zur Anomalieerkennung ein, die für Ihren speziellen Anwendungsfall am besten geeignet sind. Hierbei setzen wir sowohl auf überwachte und halbüberwachte als auch auf unüberwachte Methoden.

     

    • Statistische und probabilistische Modelle, die Normalverteilung und mehrdimensionale Normalverteilung nach Gauss einsetzen
    • Autoencoder, Variational Autoencoder und Mixture-Models nach Gauss
    • Klassifikationsverfahren, z.B. Isolation-Forest und Nächste-Nachbarn-Klassifikation (k-NN)
    • Clustering-Algorithmen, z.B. DBSCAN und One-Class-SVM

Was unsere Kunden sagen

Uns steht einer der besten Spezialisten zu Seite. Wir bekommen von ihnen alles aus einer Hand – Konzept, Design, Technologie und profitieren gleichzeitig von ihrer langjährigen Branchenerfahrung. Sie verstehen dementsprechend unsere individuellen Anforderungen bis ins Detail, was den Projektfortschritt sehr fördert. Ein vertrauensvoller Umgang sowie ein unkomplizierter und schneller Austausch runden die Zusammenarbeit ab.

Stefan Butzlaff Geschäftsführer Swiss Life Deutschland Vertriebsservice

Avenga – Ihr Partner für Anomalieerkennung mit Machine Learning

2500+

Experten

350+

zufriedene Kunden

20+

Jahre Erfahrung

  • One-Stop-Shop

    Wir betreuen Ihr Unternehmen in allen Projektphasen, wenn es um Betrugsverhinderung und -erkennung geht. Angefangen bei der Geschäfts- und Systemanalyse, über die Planung und das Training eines Modells zur Anomalieerkennung, bis zur Implementierung und dem Monitoring der fertigen Lösung.

  • Branchenspezifische Erfahrung

    Wir verfügen über langjährige Praxis-Erfahrung in der Anomalieerkennung für branchenführende Unternehmen u.a. aus der Finanz- und Versicherungswirtschaft sowie der Pharma- und Automobilindustrie.

  • Prävention vor Intervention

    Wir entwickeln Anwendungen zur Anomalieerkennung, die auf Prävention ausgerichtet sind und mögliche Betrugsfälle aufdecken, bevor sie Ihrem Unternehmen schaden können.

  • Integration

    Die von uns trainierten Modelle zur Anomalieerkennung sind für die Integration in Ihre Entwicklungszyklen optimiert und können automatisiert integriert und angewandt werden.

  • Technologie-agnostisch

    Wir legen uns nicht von vornherein auf ein bestimmtes Framework fest. Unser Team wird basierend auf Ihren betrieblichen und technologischen Anforderungen eine für Ihr Unternehmen optimierte Lösung finden.

  • Orchestrierung

    Wir stellen sicher, dass die von uns implementierte Lösung nahtlos funktioniert und mit allen anderen von Ihnen genutzten Diensten technologieübergreifend kompatibel ist.

Sie möchten Betrugsfälle verhindern, bevor Schaden entsteht?

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Mit Avenga meistern Sie jede Herausforderung in der Anomalieerkennung
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