Eurostars-Förderung: Spotixx und Roseman Labs bauen bankenübergreifende Betrugserkennung aus

ChatGPT
Ziel der sogenannten Information Sharing Platform ist es, Banken eine gemeinsame Analyse verdächtiger Muster zu ermöglichen, ohne dafür sensible Kundendaten zwischen den Instituten austauschen zu müssen. Technische Grundlage ist Secure Multi-Party Computation (MPC), eine kryptografische Methode zur gemeinsamen Verarbeitung geschützter Daten. Die von Roseman Labs bereitgestellte Technologie verschlüsselt beziehungsweise verteilt die Daten bereits vor der gemeinsamen Verarbeitung. Die beteiligten Organisationen können damit Analysen über mehrere Datenbestände durchführen, ohne Zugriff auf die jeweiligen Rohdaten der anderen Teilnehmer zu erhalten.
Institutsübergreifende Analyse des Datenbestandes
Für Banken soll sich damit insbesondere ein Problem adressieren lassen, das bei klassischer institutsinterner Betrugserkennung entsteht: Auffälligkeiten, die erst durch Transaktionen oder Konten bei mehreren Banken erkennbar werden, bleiben innerhalb eines einzelnen Datenbestands womöglich unsichtbar. Die Plattform soll solche Zusammenhänge institutsübergreifend analysierbar machen. Als mögliche Anwendungsfälle nennen die Unternehmen die Identifikation und Sperrung verdächtiger Konten über mehrere Banken hinweg sowie eine genauere Bewertung von Verdachtsfällen. Dadurch könnten beispielsweise False Positives reduziert werden, wenn zusätzliche Informationen aus dem Bankennetzwerk in die Bewertung eines Musters einfließen.
Finanzkriminalität endet nicht an der Grenze einer einzelnen Bank, deshalb darf auch unsere Lösung nicht dort enden. Mit dieser Förderung können wir Information Sharing und Kollaboration in einer Form möglich machen, die es bisher nicht gab.“
Patrick Töniges, Co-Founder von Spotixx
Der Ansatz soll Finanzinstituten ermöglichen, Informationen zur Bekämpfung von Geldwäsche und Betrug gemeinsam auszuwerten, ohne vollständige Datensätze untereinander offenzulegen. Gerade bei institutsübergreifenden Betrugsmustern könnte dies zusätzliche Hinweise liefern, die bei einer isolierten Betrachtung einzelner Banken nicht sichtbar wären.tw
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