Auf Hadoop-Basis Leistungsfähige Betrugsanalyse in Echtzeit

Cloudera und Argyle Data bieten gemeinsam eine Plattform zur Betrugsanalyse in Echtzeit an. Die Hadoop-basierte Lösung erreicht im Labor-Vergleich mit regelbasierten Angeboten um bis zu 350 Prozent bessere Ergebnisse.

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Cloudera

Das gemeinsam entwickelte System soll Kommunikationsdienstleistern dabei helfen, Risiken und Ertragsverluste aus betrügerischen Mobilfunkaktivitäten zu reduzieren. Dazu zählt auch die Erkennung bisher unauffindbarerer Bedrohungen. Als Grundlage dient eine native Hadoop-Architektur, die mit Echtzeit-Datenaufnahme, Analysefunktionen und maschinellem Lernen kombiniert wurde. Die grafikbasierte visuelle Analytik und interaktive Dashboards erleichtern das Aufspüren von sonst nicht nachweisbaren kriminellen Organisationen und Abläufen.

Schnelle Reaktion gefragt

Laut einer Untersuchung der US-amerikanischen Communications Fraud Control Association (CFCA) verlieren Mobilfunk- und Festnetzanbieter jährlich rund zwei Prozent ihres Umsatzes durch Betrug. Das entspricht einer Summe von rund 34 Milliarden Euro. Kriminelle nutzen verstärkt Hyperscale-Techniken, um innerhalb weniger Stunden große Schäden anzurichten. Angriffe bleiben dadurch lange unbemerkt und sind schon vorbei, bevor sie auffallen. Die Plattform von Cloudera und Argyle Data soll hier Abhilfe schaffen und liefert bereits nach Minuten Ergebnisse, die sonst erst nach Stunden oder sogar Tagen vorlagen. Zudem reduziert sie die Anzahl der Fehlalarme deutlich.

Enterprise Data Hub gegen Betrüger

„Der Anteil betrügerischer Aktivitäten am Umsatz ist in den letzten zwei Jahren weltweit um 600 Prozent gestiegen. Abonnement-Betrug macht mit Variationen wie ausbleibenden Zahlungen einen Anteil von bis zu 30 Prozent des Gesamtschadens aus“, erklärt Dr. Ian Howells, Chief Marketing Officer von Argyle Data. „Um hoch entwickelten Betrug und Umsatz bedrohende Angriffe zu entdecken, wird ein Enterprise Data Hub benötigt, der übergreifend Netzwerk-, CRM-, Abrechnungs- und Profildaten erfasst, damit diese unter Einsatz von maschinellem Lernen in Echtzeit analysiert werden können. Dadurch werden moderne Cyberkriminelle davon abgehalten, zwischen den Systemen hin und her zu wechseln, wo sie die Regeln unterlaufen und unentdeckt bleiben“, verdeutlicht er.

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