Echtzeit-Betrugserkennung mit KI und Machine Learning

Problemstellung Mit dem rasanten Anstieg von Online-Anwendungen in Branchen wie Finanzen, E-Commerce und Social Media ist die Häufigkeit und Raffinesse von Betrugsversuchen sprunghaft angestiegen. E-Commerce-Apps stehen vor Herausforderungen wie unautorisierten Transaktionen, der Erstellung gefälschter Bankkonten und botgesteuerten Angriffen, die zu finanziellen Verlusten, Rufschädigung und einem sinkenden Vertrauen der Nutzer führen. Die derzeitigen Methoden zur Betrugserkennung basieren oft auf einer nachträglichen Analyse und werden dem Bedarf an Echtzeit-Maßnahmen nicht gerecht. Das kritische Problem besteht darin, ein System zu entwickeln, das Betrug im Moment seines Auftretens erkennen und verhindern kann, und dabei Leistung, Nutzererfahrung und Datenschutz in Einklang bringt.