Erstellen Sie moderne Betrugserkennungsplattformen mit Redis Enterprise
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.
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.
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.
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.
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.
Nutzen Sie Deep-Learning-Modelle direkt an Ihren Daten in Redis Enterprise für eine viele bessere Leistung und eine schnellere, genauere Betrugsanalyse..
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Redis Enterprise kann als Ereignisspeicher mit Redis Streams agieren, der Betrugserkennungsplattformen unterstützt, die große Mengen von Transaktionen in Echtzeit aufnehmen und analysieren.
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.
