AIR Modul

Selbstlernende Betrugserkennung für smartes Shopping

Die Bereitstellung einer optimalen Shoppingerfahrung kann eine Herausforderung sein.

 

 

Die Einführung von Selbstbedienungskassen führt häufig zu Problemen wie höheren Verlust- und Betrugsraten. In der Praxis ist es oft schwierig, die Regelwerke für Rescan-Algorithmen beizubehalten und statische Regeln sind für mehrere Filialen oft nicht flexibel genug. Dies führt oft zu nutzlosen Rescans, die der Kundenerfahrung schaden und einen höheren Personalaufwand verursachen. Die Betrugserkennung auf KI-Basis kann diese Probleme lösen.

Key Features

Festlegung individueller Regeln

Festlegung individueller Regeln

Schnelles Definieren und Verwalten Ihrer Bewertungsrichtlinien

Einsatzbereite Modelle

Einsatzbereite Modelle

 

Sie können eine Strategie für alle Märkte festlegen oder individuelle Selbstlernmodelle für jeden einzelnen Markt nutzen

Selbstlernend

Selbstlernend

 

Im Gegensatz zu Systemen, die auf einem statischen Regelwerk basieren, erfordern selbstlernende Systeme keine manuelle Feinabstimmung der Parameter

Flexibilität für verschiedene Märkte

Flexibilität für verschiedene Märkte

 

Sie können eine Strategie für alle Märkte festlegen oder individuelle Selbstlernmodelle für jeden einzelnen Markt nutzen

Anpassung an neue Betrugsstrategien

Anpassung an neue Betrugsstrategien

 

Das System nutzt programmierte und erlernte Best Practices und passt sich automatisch an neue Betrugsszenarien an

Minimaler Aufwand

Minimaler Aufwand

Die nahtlose Integration erlaubt den sofortigen Rollout und minimiert Aufwände

Zentrale Vorteile

Selbstlernende Systeme zur Betrugserkennung für mehr Sicherheit

01

Weniger Rescans

 

02

Höhere Genauigkeit der Vorhersage für einen Betrugsfall

 

03

Automatische Anpassung eigener Regeln

 

04

Vorbereitung auf zukünftige Betrugsszenarien

fraud-detection

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Echtzeitprognosen

 

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