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Business Case: Finanzdienstleister

Betrügerische Bankbewegungen erkennen

Ein Bankunternehmen wickelt abertausende Transaktionen wöchentlich ab. Selbst bei einer sehr kleinen Betrugsquote kann ein großer Schaden entstehen. Unser Kunde muss aus den immensen Datenmengen die auffälligen herausfischen – ein Fall für unsere Data Engineers. 

© Sascha Kohlmann: Withdraw MoneyLizenz CC BY 2.0

Am Automaten sollte man sich nichts abgucken lassen – geschäftsmäßiger Bankbetrug läuft noch subtiler ab. Mit unserer Datenexpertise können die Transaktionen auf verdächtige Merkmale überprüft werden.

Projektanforderungen/Aufgaben

Ob eine Bewegung in Höhe, der überdurchschnittlich häufige Einsatz einer Kreditkarte oder eine Abbuchung aus dem Ausland – eine Bank muss sicherstellen, dass auffällige Kreditkarten-Aktivitäten durchgecheckt und kriminelle Machenschaften ausgeschlossen werden. Eine zuverlässige Betrugserkennung ist ein wichtiger Sicherheitsmechanismus. Um diesem Anspruch nachzukommen, muss unser IT-Kunde riesige Datenmengen untersuchen: die Gesamtheit aller Transaktionen mit ihren Details. Eine Aufgabe, die nur mit modernen Data-Engineering-Methoden zu bewältigen ist. 

Das ist unser Beitrag

Als Teil eines größeren Projektteams haben wir gemeinsam die Datenpakete aufgeschnürt und potenziell betrügerische Muster offengelegt. Dabei haben wir mit dem Einsatz von zeitgemäßen Datenverarbeitungsinstrumenten, wie dem Hadoop-Cluster, der Spark-Engine und dem Parquet-Speicherformat, unsere Kompetenzen in das Großprojekt eingebracht. Natürlich haben wir immer das wichtige Thema Datenschutz im Blick gehabt: Die DSGVO-konforme Löschung der Kundendaten gehört mit zu unseren Dienstleistungen. 

Unser Kunde kann nun eine datengestützte, funktionale Betrugserkennung durchführen. Er schätzt, dass er mit uns einen konzentrierten Partner an seiner Seite hat, der nicht nur die Schönwetterarbeit macht, sondern sich als Bestandteil einer Kooperation in einem großen Team zurechtfindet und dort bestmögliche Unterstützung einbringt. 

                                                                                                                                                                                     

Das Projekt auf einen Blick

Projekttitel:

  • Betrugserkennung im Bankenumfeld

Branche:

  • Bankwesen

Projektpartner:

  • IT-Dienstleister

Laufzeit:

  • 9 Monate

Unser Beitrag:

  • Datenverarbeitung und Datenanalyse
  • Datenlöschung nach DSGVO-Richtlinien 

Technologien:

  • Hadoop-Cluster
  • Parquet
  • Spark
  • Java