Allianz Trade setzt Algorithmen zur Betrugserkennung ein
Allianz Trade hat "Sherlock" implementiert, eine Machine-Learning-Lösung zur verbesserten Erkennung von Käuferbetrug und zur Unterstützung der Kredit[[analyse]].
Allianz Trade, weltweit führend in der Kreditversicherung, hat "Sherlock" eingeführt, eine Machine-Learning-Lösung zur Verbesserung der Identifizierung von Käuferbetrug. Dieses Werkzeug analysiert große Datenmengen schnell und präzise und ergänzt die Kredit[[analyse]]fähigkeiten des Unternehmens.
Die Erkennung von Käuferbetrug ist ein wesentlicher Aspekt der Dienstleistungen von Allianz Trade zum Schutz der Versicherten vor finanziellen Verlusten. Käuferbetrug liegt vor, wenn ein Käufer versucht, einen Verkäufer zu täuschen und anschließend nicht zahlt. Historisch gesehen stützte sich die Identifizierung solcher Fälle ausschließlich auf manuelle Bewertungen durch Fachexperten, ein Prozess, der aufgrund steigender Datenmengen immer zeitaufwändiger wurde.
Sherlock nutzt fortschrittliche Algorithmen und greift auf mehrere Datenquellen zurück, ohne persönliche Informationen zu verwenden, um den Datenschutz zu gewährleisten. Es wird in der Phase der Kredit[[[[[[[[[[[[[[limitanfrage]]]]]]]]]]]]]] eingesetzt und kennzeichnet verdächtige Fälle für weitere Untersuchungen durch menschliche Analysten. Das System trifft keine endgültigen Entscheidungen über Kreditgenehmigungen.
Der Ansatz von Allianz Trade kombiniert algorithmische Erkenntnisse mit menschlicher Expertise. Sherlock bewertet die Wahrscheinlichkeit von Käuferbetrug und legt seine Ergebnisse einem Kreditanalysten vor, der auf der Grundlage seiner Erfahrung und Intuition die endgültige Entscheidung trifft. Ziel ist es, die Arbeit der Kreditanalysten zu unterstützen und zu verbessern, wodurch deren Zeit für tiefere Analysen frei wird.