Webinar: Vom Türsteher zum Umsatzbringer mit Machine Learning in der Betrugsbekämpfung
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False Positives runter, Umsatz rauf! In unserem Webinar on demand erfahren Sie von unserem Fraud Fighter Özgür Ekici nicht nur, wie moderne Betrugsabwehr durch Machine-Learning-Modelle effizienter wird – sondern auch, wie sich daraus neues Umsatzpotenzial ergibt.
Erhalten Sie einen Überblick
- über State-of-the-Art Betrugsabwehr und aktuelle Fraud-Zahlen,
- wie maschinelles Lernen die Betrugsabwehr unterstützt,
- warum Unternehmen auf smarte Betrugsabwehr mit Machine Learning-Modelle setzen sollten.
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Durch hohe Ablehnungsquoten, unflexible Regeln und Prozesse verlieren Unternehmen Milliarden Euro Umsatz. Machine-Learning-Modelle bringen den entscheidenden Vorteil in der modernen Betrugsbekämpfung.
Online-Handel verliert jährlich Milliarden Euro
Online-Betrug macht tatsächlich nur einen Bruchteil an Verlusten aus verglichen mit den False Positives. Das sind diejenigen Transaktionen von Kunden, die eigentlich nur etwas kaufen oder einen Vertrag abschließen wollen, vom System aber als verdächtig eingestuft oder direkt abgelehnt werden. So gehen allein dem europäischen Online-Handel jährlich Milliarden Euro verloren. Doch egal ob E-Commerce, Telcos oder Payment-Provider – jeglichen Unternehmen, die ihre Geschäfte online abwickeln, entgehen durch unzureichende Betrugsabwehr beträchtliche Umsätze.
Aber: Das muss nicht sein! Mit dem Einsatz der richtigen Technologie schlummern in Fraud-Prozessen sogar großes Umsatzpotenzial.
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