Betrugserkennung

Erstellen Sie moderne Betrugserkennungsplattformen mit Redis Enterprise

Führende Unternehmen nutzen Redis Enterprise für Ihre Echtzeit-Betrugserkennung

Dank des exponentiellen Wachstum von Online-Transaktionen ist die Betrugserkennung und Prävention heutzutage komplexer denn je. Redis Enterprise wurde entwickelt, um KI- und Machine-Learning-Workloads, Tools zum Antrieb von statistischen Echtzeitanalysen, zu unterstützen und eine hohe Durchsatzleistung bei niedriger Latenzzeit zu bieten: Redis Enterprise ist die Lösung für schnellere und genauere Betrugserkennung.

Bei modernen digitalen Plattformen wird Betrugserkennung deutlich komplizierter

Digitale und mobile Zahlungsplattformen sind heutzutage viel komplexer und weiter verbreitet. Sie weisen mehr Softwareschwachstellen auf und sind an so vielen Stellen vernetzt, dass herkömmliche Betrugserkennungsmethoden damit nicht umgehen können.

Echtzeitüberweisungen werden zu einer immer größeren Herausforderung

Dank moderner Softwareplattformen werden Transaktionen fast sofort ausgeführt. Die schnelle Bearbeitungsgeschwindigkeit ist für Kunden perfekt, lässt Banken und anderen Zahlungsanbietern aber weniger Zeit, Betrug zu erkennen und darauf zu reagieren.

Durch digitale Identitäten wächst das Betrugsrisiko

Persönliche Informationen, die früher mit physischen Dokumenten verifiziert wurden, werden heutzutage online gespeichert. Eine einzige Datenschutzverletzung reicht aus, um Millionen Menschen der Gefahr von Identitätsdiebstahl, Kontoübernahme und der Erstellung falscher Identitäten auszusetzen.

So stellt sich Redis Enterprise den Herausforderungen der Echtzeit-Betrugserkennung

Aufgrund von Betrug verlieren Unternehmen jährlich zehntausende US-Dollar in Form von Geldstrafen, Abfindungen und durch den Vertrauensverlust auf Seiten der Kunden, deren Treue und Vertrauen gerade für die Finanzdienstbranche so zentral ist. Durch die Erhöhung von Komplexität, Volumen und Geschwindigkeit der heutigen Online-Transaktionen benötigt Ihr Unternehmen modernste Methoden zur Betrugserkennung.

Schnellere Bewertung von Transaktionen mit nebeneinander angesiedelten KI-Interferenzen

Nutzen Sie Deep-Learning-Modelle direkt an Ihren Daten in Redis Enterprise für eine viele bessere Leistung und eine schnellere, genauere Betrugsanalyse.. 

Mit Updates in Echtzeit bleiben digitale Kundenidentitäten stets auf dem neusten Stand

Redis Enterprise bietet genau die Ressourcen, die für die Erstellung und Speicherung digitaler Identitäten erforderlich sind: ein hoher Schreibdurchsatz mit minimaler Latenzzeit, Geolokation und Identitätssuchen und mehrere Datenmodelle.

Reduzieren Sie Ihre Kosten dank statistischer Hochgeschwindigkeitsanalyse

Bloomfilter, Zeitreihen und weitere Datenstrukturen in Redis Enterprise ermöglichen eine effiziente Überprüfung der Transaktionen mit bekannten Mustern, bevor Sie entscheiden, ob eine umfassende forensische Analyse erforderlich ist.

Kundenurteile

Der Einsatz von Redis Enterprise in unserem Betrugserkennungsservice war eine hervorragende Entscheidung für unser Unternehmen. So können wir täglich Milliarden von Transaktionen einfach verwalten, mit unserer exponentiellen Wachstumsrate Schritt halten und die Betrugserkennung für alle unsere Kunden beschleunigen.

Ravi Sandepudi

Head of Engineering, Simility

Produktfunktionen

Einsatz von KI und Machine-Learning

Nebeneinander eingerichtete AI-Modelle, die mit RedisAI funktionieren

KI und Machine-Learning-Modelle werden immer häufiger genutzt, um die Schnelligkeit und Genauigkeit von Betrugserkennungsplattformen zu verbessern. Die Notwendigkeit, in einer separaten Datenbank gespeicherte Referenzdaten abzufragen, schafft jedoch einen Netzwerkaufwand, der die Bearbeitungszeiten verlangsamt. Redis Enterprise ermöglicht Ihnen die direkte Nutzung von Deep-Learning-Modellen mit Ihren Daten für eine viele bessere Leistung und somit eine schnellere und genauere Betrugsanalyse.

Programmierbare Datenbearbeitung mit RedisGears

RedisGears ist eine serverlose Maschine für die Bearbeitung von Transaktionen, Batches und ereignisgetriebene Daten in Redis. So können Funktionen in Redis mit unbegrenzter Programmierbarkeit ausgeführt werden. RedisGears ermöglicht Anwendungsfälle wie Write-Behind-Caching, Ereignisbearbeitung und die gemeinsame Nutzung mehrerer Modelle in Redis für eine leistungsstärkere Betrugsanalyse.

Erstellen und Aktualisieren Sie digitale Identitäten

Redis Enterprise als Cache für Benutzerprofile

Das Speicherung von Benutzerprofilen und ein schneller Zugriff darauf ist für die Identitätsprüfung der Kunden und für die Vorbeugung von Betrug essentiell. Redis Enterprise kann als hochverfügbarer Cache für Benutzerprofile und Session-Daten agieren, damit Unternehmen bei der Bearbeitung von Transaktionen Betrug vorbeugen können.

Redis Enterprise als In-Memory-Datenbank für digitale Identitäten

Digitale Identitäten, die Transaktionsverlauf gemeinsam mit Nutzerinformationen überprüfen, müssen für eine richtige Funktionsweise permanent aktualisiert werden. Redis Enterprise bietet den hohen Schreibdurchsatz und die niedrige Latenzzeit, die erforderlich sind, um als Hauptdatenbank für die Speicherung und Aktualisierung digitaler Identitäten in Echtzeit zu agieren.

RedisGraph zum Nachverfolgen von Beziehungen und Bekämpfen von synthetischem Betrug

Grafische Datenbanken, die Beziehungen auf Attribut-Ebene nachverfolgen können, werden immer häufig für die Erkennung von synthetischem Betrug eingesetzt. Dabei werden mehrere Scheinidentitäten auf Basis einer Kombination aus echten und gefälschten persönlichen Informationen erstellt. RedisGraph ermöglicht für diese Anwendungsfälle eine bis zu 600x schnellere Bearbeitung von Grafiken als bei anderen grafischen Datenbanken.

Für statistische Analysen in Hochgeschwindigkeit

Erkennung von Anomalien mit RedisTimeSeries

Mit RedisTimeSeries können Sie für historische Analysen und die Anomalie-Erkennung Millionen an Metriken und Ereignisse pro Sekunde aufnehmen und abfragen. RedisTimeSeries unterstützt unglaublich schnelle Aufnahmevorgänge und die Integration von bestehenden Plattformen für Metrik-Visualisierung.

Set detection mit RedisBloom

Bloomfilter sind probabilistische Datenstrukturen, mit denen bestimmt wird, ob ein Element Teil eines Sets ist oder nicht. RedisBloom bietet eine schnelle und effiziente Implementierung von Bloomfiltern, die abgerufen werden können, um herauszufinden, ob eine bestimmte Transaktion einer Liste bekannter Betrugsmuster entspricht. Das hilft zu entscheiden, ob eine tiefgründigere, forensische Analyse erforderlich ist.

Zuverlässigkeit und betriebliche Einfachheit garantiert

Fehlertoleranz, Belastbarkeit und hohe Verfügbarkeit

Redis Enterprise nutzt eine Shared-Nothing-Cluster-Architektur und ist auf allen Ebenen fehlertolerant. Es hat einen automatisierten Failover auf Prozess-Ebene für individuelle Knoten und selbst in Infrastruktur-Verfügbarkeitszonen sowie einstellbare Persistenz und Notfallwiederherstellung.

Streaming und Ereignis-Sourcing mit Redis Streams

Redis Enterprise kann als Ereignisspeicher mit Redis Streams agieren, der Betrugserkennungsplattformen unterstützt, die große Mengen von Transaktionen in Echtzeit aufnehmen und analysieren.

Mehrere Modelle und Datenstrukturen für Echtzeit-Betrugserkennung

Durch die Kombination mehrerer Redis Module und Datenstrukturen kann Redis Enterprise mehrere Komponenten Ihrer Betrugserkennungsplattform gleichzeitig laufen lassen. Das Ergebnis ist eine vereinfachte Architektur, die Daten in verschiedenen Modellen bearbeiten kann, ohne mehrere Datenbank-Clients und Konnektoren ausführen zu müssen.

Nächste Schritte