EIN MOBILFUNKANBIETER VERRINGERTE DEN ABONNEMENTBETRUG UM 30%
Trotz eines implementierten regelbasierten Systems und einer Hintergrundprüfung für neue Kunden litt einer der führenden tschechischen Mobilfunkanbieter unter Abo-Betrug (Kunden, die für Dienste und Hardware nicht bezahlen) und hatte Mühe, diesen zu reduzieren.
Wir haben unser eigenes Framework für maschinelles Lernen zur Betrugserkennung (ML FDS) eingesetzt, um das Risikomanagement zu verbessern und den Betrugspräventionsprozess mit KI zu unterstützen. Unser Framework arbeitet in Synergie mit dem regelbasierten System des Kunden als zusätzliche Sicherheitsebene, was es einfach und kosteneffizient macht.
Das maschinelle Lernen betrachtet die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln, erkennt komplizierte Betrugsmuster und verhindert sie in Zukunft. Das Ergebnis: Ihre Betrugsprävention ist robust, präzise, widerstandsfähig und anpassungsfähig. Darüber hinaus werden die von ML FDS identifizierten Anomalien in intuitiven Dashboards dargestellt, die eine schnelle datengestützte Entscheidungsfindung und effiziente Betrugsbekämpfung ermöglichen.
Da ML FDS das Risikomanagement verbessert und den Betrugspräventionsprozess mit KI unterstützt hat, konnte der Anbieter rund 30 % der Betrugsfälle verhindern, was einen ROI innerhalb des ersten Jahres sicherte. Das System passt sich automatisch an neue Betrugsfälle an, sobald neue Daten eintreffen.
