Finanzbetrug effektiv bekämpfen und vorbeugen. Graph analytics mit ML und AI als entscheidende technologie.
Datum: 23. Februar 2022 Zeit: 11:30 - 12:00 Uhr
Auch im vergangenen Jahr hatten Finanzbetrüger Hochkonjunktur. Online-Händler sowie Finanzinstitute berichten von einer erheblichen Zunahme aggressiver und komplexer Aktivitäten im Bereich Finanzkriminalität. Um den Kampf gegen professionellen Betrug zu gewinnen braucht es vor allem eins: die Bereitschaft moderne technologische Software-Lösungen zu implementieren und anzuwenden.
TigerGraph’s Graph Analytics-Lösung mit integrierter ML-Technologie und KI unterstützen Online-Händler und Finanzinstitute in den Bereichen Betrugserkennung, AML und Credit Risk Assessment.
Mit Graph Analytics und Machine Learning bekämpfen Sie Finanzkriminalität effizienter: Tausende von Datenpunkte und deren nicht offensichtlichen Beziehungen zueinander werden analysiert, um Indikatoren für betrügerisches Verhalten aufzudecken und Betrugswarnungen zu senden - und das in Echtzeit.
Erfahren Sie in unserem Webinar, weshalb Sie mit der Technologie von TigerGraph bestens gegen Angriffe gerüstet sind.
Inhalt:
- Einführung Graph Analytics, Machine Learning & AI mit Connected Data
- Die wichtigsten Herausforderungen, die mit TigerGraph adressiert werden können
- Warum relationale Datenbanken und Graphdatenbank-Anbieter der 1. Generation aufgrund der Größe und Komplexität des Problems Schwierigkeiten hatten, eine Echtzeit Lösung bereitzustellen
- TigerGraph Kundenbeispiele aus Betrugsbekämpfung und AML
- Q&A und Diskussion mit Teilnehmern
Sprecher:
