Verhaltensanalyse

Die automatisierte Verhaltensanalyse von Kunden unter Berücksichtigung ihrer Profile, Transaktionen und Beziehungen ermöglicht ein effektives, präzises Monitoring des Kundenverhaltens.

Zusammen mit dem laufenden Profiling von Kunden (Modul "Dynamic Profiling") bildet die Verhaltensanalyse die Grundlage für den risikobasierten Ansatz der internationalen Financial Action Task Force (FATF). Sie unterstützt die Finanzintermediäre bei der Erfüllung der Anforderungen der Aufsichtsbehörden und bei der effektiven Aufdeckung, Prävention und Bekämpfung von Geldwäsche, Betrug und Cyberattacken. Im Marketing- und Vertrieb liefert die Verhaltensanalyse präzise Scores für ein potentialorientiertes Vorgehen, z.B. in Vertriebskampagnen oder in der dynamischen Steuerung von Inhalten in Webapplikationen.

Die Analyse des Kundenverhaltens basiert auf selbstlernenden Algorithmen aus den Bereichen der maschinellen Intelligenz und des evolutionären Lernens. Auf dieser Basis werden automatisiert Modelle und Regeln erstellt und kontinuierlich optimiert, validiert und kalibriert.

Diese Verfahren zur Datenverarbeitung und -analyse beinhalten sowohl überwachtes Lernen zur automatischen Erkennung von bereits bekannten Verhaltensmustern als auch unüberwachtes Lernen zur Suche und Identifizierung von derzeit unbekannten, auffälligen Verhaltensmustern mit dem Potenzial für Chancen oder Risiken.

Die im Rahmen dieses Moduls bereitgestellten Modellvorlagen werden je nach Ausgangslage mit unternehmensspezifischen Daten geschärft. Daraus ergeben sich optimierte Modelle und Regeln, die den Kundenspezifika und dem Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens in vollem Umfang Rechnung tragen. Die für diese Aufgaben hoch automatisierten und optimierten Prozesse im Modul Verhaltensanalyse gewährleisten maximierte Ergebnisqualität und hohe Effizienz.

Die Verwendung derselben Modellvorlagen für die gesamte Gemeinschaft einer Branche (z.B. Banken, Versicherungen) führt zu enormen Synergieeffekten für die einzelnen Anwender, ohne dass deren Besonderheiten und Eigenheiten bei der Erstellung spezifischer Modelle vernachlässigt, ignoriert oder beeinträchtigt werden.

Mit dieser Option baut Prospero die Funktionalitäten der Analyseplattform DetectX® weiter aus. Zusammen mit den von Experten im Rule Designer erstellten Regeln entsteht so ein Framework zur umfassenden und effektiven Erkennung von Chancen und Risiken für eine 360° - Sicht auf die Kunden.

Die wichtigsten Funktionalitäten

• Analyse und Modellierung des Kundenverhaltens zur rechtzeitigen und präzisen Aufdeckung von Chancen und Risiken.

• Dynamische Erstellung von Modellen, Regeln und Risikoprofilen.

• Dynamische Erkennung unterschiedlicher - d. h. bereits bekannter und/oder noch nicht bekannter - Verhaltensmuster auf der Grundlage des musterbasierten Erkennungsansatzes. Dieser beruht auf einer für diese Aufgabe optimierten Anwendung von kombinierten, selbstlernenden Verfahren der maschinellen Intelligenz.

• Einsatz von selbstlernenden Algorithmen (evolutionäres Lernen, überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen) sowie einzigartiger Optimierungsverfahren.

• Auf anwendungsspezifischen Modellvorlagen für unterschiedliche Branchen (z.B. Banken, Versicherungen) basierende Kalibrierung von anwenderoptimierten Modellen (keine generische oder allgemein anwendbare Modellierung), die der Individualität, der Besonderheit und dem Geschäftsmodell des Kunden voll Rechnung tragen.

• Automatisierte und laufende dynamische Anpassung der relevanten Modellfaktoren und Gewichtungen.

• Automatisierte und kontinuierliche Optimierung, Kalibrierung und Validierung von Modellen.

• Laufende Überwachung der Qualität und Stabilität der Modelle.

• Maximierte Reduzierung der falsch-positiven und falsch-negativen Erkennungen, maximierte Erkennung der richtig-positiven und richtig-negativen Ergebnisse.

• Vom System generierte Empfehlungen für optimale Error-Cost-Ratios, unter Berücksichtigung der Besonderheiten des Anwenders sowie der aktuellen Datenqualität und -quantität, mit dem Ziel, Verluste und Kosten zu minimieren und Gewinn und Einsparungen zu maximieren.

• Komplettes Modell-Lebenszyklus-Management mit vollständiger Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Revisionssicherheit für den Modellierungsprozess, Änderungen, Anpassungen und Versionierung.

• Interaktives Pendenzensystem mit Prüfungen und Eskalation, umfassender Dokumentation und individueller Konfiguration von Prozessen im Rahmen des interaktiven AlertViewers, z.B. Supervisor- und Compliance-Check, Entscheidungskompetenzen, Abfragen und Validierungen.

• Flexible Erstellung und Pflege zusätzlicher Listen, Kriterien und Nachschlagetabellen mit dem integrierten Rule Designer, z.B. FATF-Hochrisikoländer, Kriterien für Transaktionen und risikoreiche Geschäftsbeziehungen (Hochrisikotransaktionen, Hochrisiko-Geschäftsbeziehungen), Schwellenwerte und Risikokriterien für komplexe Strukturen.

Zusätzlicher Wert

• Dynamische, rechtzeitige und automatische Erkennung von Chancen und Risiken.

• Erkennung bekannter, unbekannter und komplexer Verhaltensmuster und ihrer Vorläufer sowie verborgener oder nichtlinearer Zusammenhänge.

• Ergänzung des vorhandenen Expertenwissens und der Businessregeln durch die automatisierte Generierung von dynamischen Regeln und Erkennungsmodellen.

• Kontinuierliche Optimierung, Validierung und Kalibrierung der erstellten Modelle durch selbstlernende und selbstverbessernde Prozesse.

• Erstellung von kundenspezifisch kalibrierten Modellen auf Basis von vorkonfigurierten, aufgabenspezifischen Basismodellen (keine generischen Modelle) unter Berücksichtigung des Geschäftsmodells und der Kundenspezifika des Anwenders.

• Automatisierte Kalibrierung und Anpassung an sich verändernde Ausgangslagen.

• Maximierte Erkennungsqualität.

• Erfüllt die gesetzlichen Anforderungen und kann jederzeit an ändernde Anforderungen angepasst werden.

• Integrationsmodule zur einfachen Einbindung in bestehende Systeme.