HSBC – Detekcja Oszustw Finansowych

01Problem

  1. Analiza 1.35 miliarda transakcji miesięcznie dla 40 milionów kont
  2. Wysokie fałszywe alarmy tradycyjnych systemów (czasochłonna analiza manualna)
  3. Niskie wykrycie rzeczywistych oszustw w porównaniu do zagrożeń
  4. Konieczność przyspieszenia procesu bez zwiększenia liczby analityków

02Rozwiązanie

  1. Wdrażanie Dynamic Risk Assessment system (współpraca z Google Cloud)
  2. ML modele analizują historyczne dane transakcji
  3. Behawioralna analiza anomalii – system uczy się normalnego zachowania każdego klienta
  4. Real-time scoring transakcji na podstawie ryzyka
  5. Klasyfikacja: niewarty uwagi, wart przeanalizowania, krytyczny

03Korzyści opisywane w źródle

60%Redukcja fałszywych alarmów

  1. Zwiększenie detekcji: 2-4x więcej wykrytych oszustw finansowych
  2. Przyspieszenie procesu analizy: z tygodni do godzin
  3. Poprawa obsługi klienta: mniej zbędnych blokad transakcji