Betrug enttarnen: Nutzung der Leistungsfähigkeit von MongoDB Atlas und Amazon SageMaker Canvas für die Betrugserkennung

Finanzdienstleistungsunternehmen sehen sich wachsenden Risiken durch Cyberkriminelle ausgesetzt. Aufsehen erregende Hacks und betrügerische Transaktionen untergraben das Vertrauen in die Branche. Mit der Weiterentwicklung der Technologie entwickeln sich auch die von den Tätern angewandten Techniken weiter, sodass der Kampf gegen Betrug eine ständige Herausforderung darstellt.

Bestehende Betrugserkennungssysteme haben oft mit einer entscheidenden Einschränkung zu kämpfen: Sie verlassen sich auf veraltete Daten. In einer schnelllebigen und sich ständig weiterentwickelnden Landschaft ist es so, als würde man beim Fahren nur in den Rückspiegel blicken – man verlässt sich ausschließlich auf historische Informationen. Cyberkriminelle passen ihre Taktiken ständig an und zwingen Finanzinstitute dazu, immer einen Schritt voraus zu sein. Die neuesten Taktiken lassen sich oft an den Daten ablesen. Hier kommt die Leistungsfähigkeit von operativen Daten ins Spiel.

Durch die Nutzung von Echtzeitdaten können Betrugserkennungsmodelle anhand der genauesten und relevantesten verfügbaren Hinweise trainiert werden. MongoDB Atlas, eine hoch skalierbare und flexible Plattform für Entwicklerdaten, bietet in Verbindung mit Amazon SageMaker Canvas, einem fortschrittlichen Tool für maschinelles Lernen, eine bahnbrechende Möglichkeit, die Betrugserkennung zu revolutionieren. Durch die Nutzung von Betriebsdaten ist diese Synergie der Schlüssel zur proaktiven Erkennung und Bekämpfung von betrügerischen Aktivitäten. So können Finanzinstitute ihre Systeme sichern und ihre Kunden in einer zunehmend tückischen digitalen Landschaft schützen.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas, die Plattform für Entwicklerdaten, ist eine integrierte Suite von Datenservices rund um eine Cloud-Datenbank, die die Arbeit von Entwicklern mit Daten beschleunigen und vereinfachen soll. Die dokumentenorientierte Architektur von MongoDB Atlas ist ein entscheidender Vorteil für Finanzdienstleistungsunternehmen. Die Fähigkeit, riesige Datenmengen in einem flexiblen Schema zu verarbeiten, ermöglicht es Finanzinstituten, mühelos große Transaktionsdatenmengen in Echtzeit zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten. Das bedeutet, dass jede Transaktion, jede Interaktion und jedes Stück operativer Daten nahtlos in die Betrugserkennungspipeline integriert werden kann, wodurch sichergestellt wird, dass die Modelle kontinuierlich auf den aktuellsten und relevantesten verfügbaren Informationen trainiert werden. Mit MongoDB Atlas verschaffen sich Finanzinstitute einen unschlagbaren Vorteil im Kampf gegen Betrug, indem sie das volle Potenzial von Betriebsdaten nutzen, um ein robustes und proaktives Abwehrsystem zu schaffen.

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas revolutioniert die Art und Weise, wie Business-Analysten KI/ML-Lösungen nutzen, indem es eine leistungsstarke No-Code-Plattform bietet. Traditionell erforderte die Implementierung von KI/ML-Modellen spezielles technisches Fachwissen, was sie für viele Unternehmensanalysten unzugänglich machte. SageMaker Canvas beseitigt diese Hürde jedoch, indem es eine visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche zur Verfügung stellt, mit der Sie präzise ML-Vorhersagen für Klassifizierung, Regression, Vorhersage, natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und Computer Vision (CV) erstellen können. Mit SageMaker Canvas können Geschäftsanalysten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, datengestützte Entscheidungen treffen und die Möglichkeiten der KI nutzen, ohne durch technische Komplexität behindert zu werden. Es fördert die Zusammenarbeit zwischen Geschäftsanalysten und Datenwissenschaftlern durch die gemeinsame Nutzung, Überprüfung und Aktualisierung von ML-Modellen über verschiedene Tools hinweg. Es bringt die Welt der KI/ML in greifbare Nähe und ermöglicht es Analysten, neue Grenzen zu erforschen und Innovationen in ihren Unternehmen voranzutreiben.

Referenzarchitektur

Die oben beschriebene Referenzarchitektur umfasst eine End-to-End-Lösung für die Erkennung verschiedener Arten von Betrug im Bankensektor, einschließlich der Erkennung von Kartenbetrug, Identitätsdiebstahl, Kontoübernahmen, Geldwäsche, Verbraucherbetrug, Insiderbetrug und Betrug beim mobilen Banking, um nur einige zu nennen.

Das hier gezeigte Architekturdiagramm veranschaulicht das Modelltraining und die Inferenz in nahezu Echtzeit. Die in MongoDB Atlas gespeicherten operativen Daten werden mithilfe der Trigger-Funktion in Atlas Application Services in den Amazon S3-Bucket geschrieben. Die so gespeicherten Daten werden zum Erstellen und Trainieren des Modells in Amazon SageMaker Canvas verwendet. Der SageMaker Canvas speichert die Metadaten für das Modell im S3-Bucket und stellt den Modell-Endpunkt für die Inferenz zur Verfügung.