Echtzeit‑Fraud‑Detection mit Graph Neural Networks und Neo4j

Banken verlieren jährlich über 442 Milliarden US-Dollar an Betrug, so die LexisNexis True Cost of Fraud Study.

Traditionelle regelbasierte Systeme hinken hinterher: Gartner berichtet, dass sie mehr als 50 % neuer Betrugsmuster verpassen, weil Angreifer schneller reagieren als die Regeln aktualisiert werden.

In diesem Beitrag wird erklärt, wie man ein Echtzeit‑Betrugserkennungssystem mit Graph Neural Networks und Neo4j entwickelt, um Muster in großen Netzwerken zu erkennen und schneller auf neue Angriffe zu reagieren.

Der Ansatz nutzt Graphdatenbanken, um Beziehungen zwischen Transaktionen, Konten und Geräten zu modellieren, und trainiert neuronale Netze, die auf diesen Strukturen basieren, um verdächtige Aktivitäten in Echtzeit zu identifizieren.

Durch die Kombination von Neo4j und Graph Neural Networks können Banken ihre Erkennungsrate erhöhen und die Kosten für Betrug deutlich senken.