Neo4j deckt Finanzkriminalität mit Graphdatenbanken auf

Die Grafik illustriert den Prozess der Finanzkriminalitätsbekämpfung mit Neo4j. Sie umfasst vier Schritte: Signal, Alert, Investigate und Decide, die zur Erkennung, Analyse und Entscheidungsfindung bei verdächtigen Aktivitäten dienen. — Neo4j

Neo4j GraphAware Financial Crime Intelligence soll zur Aufdeckung und Untersuchung von Finanzdelikten dienen und sei speziell für AFC-Prozesse in Banken und Versicherungen entwickelt worden. Die Lösung ermögliche es Analysten und Ermittlern, Datensilos zu verknüpfen und Zusammenhänge in ihrem vollständigen Kontext zu erfassen. Dabei nutze sie eine zentrale Stärke von Graphdatenbanken: Mittels Multi-Hop Reasoning ließen sich Muster und Beziehungen über mehrere Ebenen hinweg erkennen.

Mit der neuen Plattform bilde Neo4j den gesamten Prozess von der Erkennung verdächtiger Aktivitäten bis zur Analyse und Bearbeitung von Verdachtsfällen auf einem einheitlichen graph-nativen Stack ab. Die integrierte Umgebung lasse sich flexibel an unterschiedliche Anforderungen anpassen und kontinuierlich um neue Daten und Erkenntnisse erweitern. Eine zentrale Knowledge Layer bilde dabei die Grundlage für vertrauenswürdige KI.

Eine schnell einsatzbereite, graphbasierte Umgebung soll zur Erkennung von verdächtigen Aktivitäten in verknüpften Daten beitragen und ein ganzheitliches Risikobild erstellen. Muster und Zusammenhänge würden dabei unabhängig davon, ob sie sich in Entitäten, Transaktionen, Systemen oder Beziehungen verbergen sichtbar.

Hinter jedem Betrug steckt ein Netzwerk. Und jedes Netzwerk hinterlässt ein Muster. Man muss es in den Daten nur sichtbar machen. Finanzkriminalität ist hochgradig vernetzt. Genau deshalb braucht es eine Plattform, die Beziehungen nicht nur analysiert, sondern die Beziehungen zwischen Daten von vornherein mitdenkt – und so verdächtige Muster über Konten, Transaktionen und weitere Datenpunkte hinweg erkennt.“

Michael Down, Global Head of Financial Solutions bei Neo4j

Die Lösung biete zudem handlungsrelevante Erkenntnisse aus Graphanalysen für die schnellere und effizientere Nachverfolgung von Zusammenhängen zwischen Konten, Transaktionen und Geräten. Bei Bedarf ließen sich fallspezifische Daten aus Drittquellen einbinden, um Informationslücken zu schließen, False Positives zu bereinigen und Risiken zu priorisieren.

Und zu guter Letzt soll die Plattform laut Neo4j (Website) bei der Entscheidung über Blockierung, Ablehnung, Eskalation, Meldung oder Abschluss eines Falls unterstützen. Sämtliche Entscheidungswege seien nachvollziehbar und begründbar. Die gewonnenen Erkenntnisse würden in das laufende Monitoring sowie künftige Entscheidungen einfließen und zur kontinuierlichen Optimierung der Systeme beitragen. Beziehungen und Datenherkunft sollen dabei als langfristig nutzbare Nachweise erhalten bleiben.ft

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