Feb 2022 | General |

Nutzen Sie Ihre Betrugsprävention, um Ihren Umsatz zu maximieren?

Digitaler Betrug wird zunehmend komplexer. Das spüren Unternehmen aller Branchen. Laut des Experian Fraud Report sind drei von vier Unternehmen regelmäßig mit Betrugs-Angriffen konfrontiert. Es gilt, die eigenen Systeme schnellstmöglich zu adaptieren. Wird die Fraud-Erkennung nicht regelmäßig aktualisiert, veraltet sie schnell. Und dann stehen nicht selten gute Kunden vor der digital verschlossenen Ladentür. Die Folge: Der Kauf oder Vertragsabschluss wird abgelehnt und das Unternehmen verliert Umsatz durch den sogenannten False Positives. Oder aber die Transaktion muss manuell geprüft werden. Dadurch entsteht manuelle Arbeit im Case Management für Ihre Mitarbeiter.

Finden Sie über unseren Fraud Calculator heraus, welche Umsatzpotentiale in Ihrer Betrugsprävention stecken

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False Positive Rate 15%
(angenommener Branchenwert)

lhr Kosten- und Umsatzpotential beim Einsatz von Machine Learning in der Fraud Prevention

Kostenersparnis
Zusätzlicher Umsatz

Machine Learning in der Betrugsprävention ist der Schlüssel zu Ihrem Erfolg. Wir haben ein ML-basiertes Betrugsabwehr-System namens AI:drian entwickelt, das Ihr Online-Geschäft absichert und gleichzeitig den Umsatz steigert. Das Machine Learning Modell schätzt 99,9 % aller Transaktionen treffsicher ein und bewertet, ob es sich um ein zahlungsfähigen Kunden handelt oder doch um Betrüger. Unseren Recherchen zufolge treffen Unternehmen bei 15 % der Transaktionen die falsche Entscheidung und lehnen gute Kunden ab. Das sind die sogenannten False Positives. Die Treffsicherheit von AI:drian bewahrt Sie davor, gute Kunden abzulehnen und 15 % Ihrer eigentlich vorhandenen Umsätze zu verlieren. Ein weiteres Plus von AI:drian: Manuelle Prüfungen entfallen zu großen Teilen. Sie schonen interne Ressourcen und Ihre Agents können sich effizient um die wirklich zu prüfenden Fälle kümmern. Sie schaffen es also Ihre internen Prozesskosten zu reduzieren

Auswertung

ohne AI:drian mit AI:drian
Errechneter Umsatz
Errechnete Kosten
 durch Fraud
 durch Ausbuchungen
 durch Manual Order Reviews
 Fraud-Lösung
 durch False Positives
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