FRAUDGUESS entdeckt neue Betrugsformen in Millionen-Transaktionsdaten

Ein neues Forschungsprojekt namens FRAUDGUESS hat gezeigt, wie man bislang unbekannte Betrugsarten in riesigen Finanzdaten erkennt und gleichzeitig nachvollziehbare Beweise liefert. Durch die Analyse von Millionen von Transaktionen – inklusive Käufer-, Verkäufer- und Zeitinformationen – werden potenzielle Betrugsfälle in Form von Mikro‑Cluster‑Mustern im Feature‑Raum identifiziert.

Das System kombiniert diese Entdeckungen mit interaktiven Visualisierungen, Heatmaps und einem Dashboard, das Experten ermöglicht, tiefer in die Daten einzutauchen und die Gründe für die Klassifizierung zu verstehen. So wird nicht nur die Erkennung, sondern auch die Rechtfertigung von Verdachtsmomenten transparent gemacht.

FRAUDGUESS ist bereits in der Praxis im Einsatz und wird derzeit für eine Einführung in einer anonymen Finanzinstitution geprüft. In einem realen, millionenstufigen Datensatz hat das Tool drei neue Verhaltensmuster entdeckt, von denen zwei von Fachleuten als betrügerisch oder verdächtig eingestuft wurden. Diese Erkenntnisse haben dazu geführt, Hunderte von Transaktionen aufzudecken, die sonst unbemerkt geblieben wären.