Topologische Datenanalyse verbessert Anomalieerkennung, Kundensegmentierung
Ein neues Papier präsentiert fortschrittliche Techniken der Topologischen Datenanalyse (TDA), die speziell für die unüberwachte Erkennung von Anomalien und die Segmentierung von Kunden in Bankdaten entwickelt wurden.
Die Autoren nutzen den Mapper‑Algorithmus und persistente Homologie, um Muster in den Daten zu extrahieren, die mit herkömmlichen Verfahren schwer zu erkennen sind. Durch die Ausnutzung topologischer Informationen werden bislang verborgene Strukturen aufgedeckt, die auf ungewöhnliche Aktivitäten oder auf unterschiedliche Kundengruppen hinweisen.
Das vorgestellte Framework liefert praxisnahe, umsetzbare Erkenntnisse, die die abstrakte Mathematik der Topologie mit konkreten Anwendungsfällen im Bankwesen verbinden. Damit eröffnet es neue Möglichkeiten für die Verbesserung der Sicherheitsüberwachung und der gezielten Kundenansprache in der Finanzbranche.