So unterstützt Machine Learning Fraud.net dabei, in AWS eine moderne App zur Bekämpfung von Finanzbetrug zu entwickeln

Startups wissen aus erster Hand, wie bessere Technologien die Lebensqualität verbessern können: Von KI/ML, mit denen Wissenschaftler die Gesundheitsergebnisse von Patienten besser vorhersagen können, über Cloud-Computing, das lebensrettende Innovationen vorantreibt, bis hin zu modernen Apps, die die Zugänglichkeit verbessern.

Bessere Technologien bieten Kriminellen auch die Möglichkeit, Kriminalität in fortgeschritteneren Ausmaßen zu begehen. Insbesondere Betrug kommt mit zunehmender technischer Raffinesse vor, da die Gesellschaft in eine digitalisierte Welt übergeht. Betrug und Cyberkriminalität nehmen ebenfalls erheblich zu und kosten Unternehmen auf der ganzen Welt inzwischen über 6 Billionen USD pro Jahr oder durchschnittlich 5 % ihres Umsatzes.

Um die Technologie, mit der Kriminelle Betrug begehen, zu überlisten, gründeten die ehemaligen Banker Whitney Anderson und Cathy Ross 2016 Fraud.net, eine moderne Betrugs- und Compliance-Plattform. Fraud.net bietet Kunden aus der Banken- und Fintech-Branche auf der ganzen Welt eine moderne Serverless-Anwendung, die mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning Betrugsfälle schnell identifiziert, was zu effizienteren Abläufen und höherer Kundenzufriedenheit führt.

Bereitstellung einer modernen Lösung für ein sich veränderndes Problem

Wie viele erfolgreiche Startups stand Fraud.net vor einer Herausforderung und sah die Gelegenheit, eine Lösung zu entwickeln, die ihnen und anderen Unternehmen hilft, diese zu bewältigen.

„Wir waren unser eigener Anwendungsfall“, erklärt Whitney. Als wir Unternehmen in der Welt des digitalen Handels und Zahlungsverkehrs betreuten, „war eine der größten Frustrationen, dass wir Betrugsquoten von mehreren Prozent verzeichneten und die Zahlungsabwickler uns keinen Zugriff auf die Informationen gaben, die wir zur Aufklärung des Betrugs benötigten.“

Um ein Problem zu lösen, das Unternehmen und Kunden gleichermaßen schadet, erklärt er: „begannen wir, andere Akteure in der digitalen Welt zusammenzubringen: Zahlungsanbieter, Händler und andere Teilnehmer des Ökosystems.“

„Durch die gemeinsame Nutzung sicherer und anonymisierter Daten konnten wir Betrug um mehr als 66 % reduzieren. Es war einfach, unmittelbar und intuitiv.“

Eine wichtige Erkenntnis war, dass dieselben Personen dieselben technologiebasierten Methoden verwendeten, um mehrere Unternehmen zu betrügen. „Es ist wirklich schwierig, Betrug allein zu bekämpfen“, sagt Whitney. „Durch den sicheren Austausch von Daten können wir die Täter viel besser verstehen und sie aussortieren, mit dem Ziel, die zu 99 % guten Kunden wirklich zufrieden zu stellen.“

Durch den Austausch einer enormen Menge an Informationen innerhalb des branchenübergreifenden Konsortiums benötigte Fraud.net eine schnelle, skalierbare Lösung, um seine Daten zu vereinheitlichen und in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Fraud.net entschied sich dafür, alles auf Amazon Web Services (AWS) zu setzen.

Erstellen einer ereignisgesteuerten Architektur in AWS

Als cloudnative moderne App verwendet Fraud.net eine ereignisgesteuerte Architektur, die Serverless-Komponenten verwendet. Eine ereignisgesteuerte Architektur macht es für Startups effizienter, moderne Apps zu entwickeln, da sie bei Ereignissen hochskaliert und beim Ausbleiben von Ereignissen herunterskaliert werden. Dadurch kann das Startup Ressourcen und Kosten sparen, was bei der Markteinführung von entscheidender Bedeutung ist. Ein Vorteil der ereignisgesteuerten Architektur von Fraud.net ist die Skalierbarkeit und Geschwindigkeit, mit der die Entwickler Produkte auf den Markt einführen können.

Zu den AWS-Lösungen von Fraud.net gehören EC2 und Lambda für die Datenverarbeitung, S3 für die hochskalierbare Speicherung von Objekten und DynamoDB als Serverless-Datenbank ohne SQL.

Zusammen helfen diese Lösungen dabei, drei Datenebenen zu vereinheitlichen und zu analysieren: Daten auf Kundenebene, Daten auf Institutsebene und institutsübergreifende Daten.

„Dank der Serverless-Technologien von AWS und anderer unglaublicher Innovationen konnten wir Daten für die Betrugsprävention, Geldwäschebekämpfung und Compliance-Funktionen vereinheitlichen“, sagt Whitney.

Ereignisse von der Fraud.net-Plattform kommen über eine Fraud.net-API an, die von Amazon-API-Gateway verwaltet wird. Wenn die Ereignisse eintreffen, lösen sie eine AWS-Lambda-Funktion aus, um Datensätze von Amazon DynamoDB zu verarbeiten.

„Lambda-Funktionen haben für uns die Spielregeln verändert. Wir stellen für jede Anwendung oder Transaktion, die uns zur Risikobewertung vorgelegt wird, Tausende von Fragen, basierend auf verschiedenen Szenarien und Risikoprofilen. All das hätte in unserem eigenen Rechenzentrum mit Unmengen von Servern erfolgen müssen“, sagt Whitney. „Stattdessen helfen uns Lambda und seine Serverless-Kapazitäten, diese Fragen in Millisekunden zu beantworten und eine Entscheidungsgenauigkeit von über 99,9 % zu erreichen. Es ist eine äußerst effiziente und kostengünstige Technologie für uns und unsere Kunden.“

Fraud.net verwendet außerdem Amazon Kinesis, um Streaming-Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, um Kunden Ergebnisse auf der Grundlage der neuesten und umfassendsten Daten zu liefern. Amazon Redshift ist ihr Data Warehouse, mit dem sie Datenanalysen zu eingehenden Ereignissen, Transaktionen und mehr durchführen.

Laut Whitney „hilft uns AWS dabei, Tausende von Transaktionen pro Sekunde zu verarbeiten, und das in einer Größenordnung, die vor drei oder vier Jahren praktisch unmöglich war.“

Serverless für Skalierbarkeit und Geschwindigkeit

Whitney bezeichnet die Serverless-Technologie von AWS als entscheidenden Bestandteil der Aufgabe von Fraud.net, jede digitale Transaktion sicher zu machen. „In der Vergangenheit wurde die Bereitstellung einer einheitlichen Suite von Microservices zur Betrugsbekämpfung nicht oder zumindest nicht effektiv umgesetzt“, erklärt Whitney. „Mit einigen der älteren, isolierten Datenbanken war das nicht einmal möglich.“

„Serverless ist auch unglaublich schnell und einfach, im Vergleich zu den alten Tagen mit On-Premises-Software, als eine Bank mit sechs Monaten bis zu einem Jahr für die Integration eines Systems rechnen konnte“, sagt Whitney. Fraud.net erledigt den Großteil des Kunden-Onboardings mit einem einfachen Satz an Tools ohne Codierung, die eine Reihe von APIs nutzen, um eine Bank oder ein Fintech-Unternehmen innerhalb von 30 Tagen, einschließlich der Planungs- und Schulungszeit, einzubinden.

„Weil es so kostengünstig ist, arbeiten wir zu 99 % Serverless“, sagt Whitney.

Fraud.net bietet eines seiner Serverless-Produkte, Transaction AI – eine Plattform zur Transaktionsüberwachung, Betrugsprävention und Umsatzsteigerung – auf dem AWS Marketplace an.

Gewinnung umsetzbarer Einblicke mit Machine Learning

Fraud.net verwendet Amazon SageMaker, um Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, die ihren Kunden eine durchschnittliche Reduzierung der Betrugsfälle um 80 %, eine Reduzierung der Falschmeldungen um 92 % und eine Steigerung der Genehmigungen für seriöse Kunden, die fälschlicherweise als risikoreich eingestuft wurden, um 30 % ermöglichen.

Mit Machine Learning kann Fraud.net Banken und Fintech-Unternehmen in weniger als einer Sekunde Antworten bereitstellen, für die die Mitarbeiter andernfalls möglicherweise stundenlang mit zeitraubenden Aufgaben, wie dem manuellen Abgleich von Kundeninformationen, beschäftigt gewesen wären. Whitney erklärt: „Die AWS-Technologie als Basis, mit der Software-Ebene von Fraud.net an oberster Stelle, ermöglicht es Teams, viel effizienter zu arbeiten und ihre Zeit sinnvoller zu nutzen.“

„Die zugrunde liegende Technologie und die Preisgestaltung von Amazon ermöglichen es uns, jedes Mal, wenn wir einen neuen Kontoantrag oder eine neue Transaktion erhalten, etwa 20 000 Fragen zu Identitäten und Verhaltensweisen zu stellen“, erklärt Whitney. „All das wird an Machine Learning weitergegeben. Wir erstellen jetzt routinemäßig für unsere Kunden benutzerdefinierte ML-Risikomodelle mit mehreren hundert Millionen Funktionen als Eingaben, weil AWS dies relativ kostengünstig ermöglicht hat.“

Zusammenarbeit mit AWS, um ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten

Neben der AWS-Technologie, die Fraud.net nutzt, um seinen Kunden schnelle und präzise Tools zur Betrugsbekämpfung zur Verfügung zu stellen, arbeitet das Unternehmen auch mit AWS zusammen, um die Kundenkosten zu optimieren. Whitney erklärt: „Der durchschnittliche Return on Investment (ROI) unserer Kunden durch die Nutzung von Fraud.net liegt bei über 700 %. Dies ist größtenteils auf die Effizienz der Kostenstruktur von AWS zurückzuführen. Wir machen uns das zunutze und bieten jedem Unternehmen, das Fraud.net nutzt, einen erheblichen Mehrwert.“

Fraud.net arbeitet auch mit den AWS-Teams für Einzelhandelszahlungen, Finanzkriminalität und mit anderen Teams zusammen, um seinen Kunden ein sicheres und effektives Onboarding-Erlebnis zu bieten. „Wir erhalten viel Unterstützung von verschiedenen AWS-Teams“, sagt Whitney. „Dies ist oft die erste Interaktion eines Kunden mit der Cloud-Umgebung. Einige unserer großen Kunden aus dem Finanzdienstleistungsbereich arbeiten mit On-Premises-Umgebungen und sie wenden sich speziell an uns, weil wir mit ihrem ersten cloudbasierten Projekt einen extrem hohen ROI erzielt haben.“

Ein Blick in die Zukunft der Betrugsbekämpfung

Als globales Managementsystem zur Betrugsprävention dreht sich bei Fraud.net „derzeit alles um Größenordnung“, so Whitney. Mit Kunden, die von erstklassigen Finanzinstituten bis hin zu Fintech-Startups in der Frühphase und aus Branchen wie Finanzen, E-Commerce, Reisen und mehr reichen, ist es das Ziel von Fraud.net, die herausragende Betrugs- und Risikomanagementebene für alle digitalen Unternehmen zu sein.

Anderen Gründern, die ein erfolgreiches Startup entwickeln wollen, empfiehlt Whitney drei Dinge, die einen guten Unternehmer ausmachen:

Lernen Sie eine Branche wirklich gut kennen, erkennen Sie die Lücken, und stellen Sie sich eine bessere Zukunft für diese Branche vor.

Seien Sie ein Problemlöser, der begeistert von der Aussicht ist, die Probleme, die Sie sehen, zu lösen.

Eignen Sie sich eine tiefe Reserve an Energie und Enthusiasmus an, die Sie durch gute und schlechte Zeiten bringt.

Insbesondere für Fintech-Startups rät Whitney, dass die bevorstehende Einführung des FedNow Service im Jahr 2023 wahrscheinlich „eine Vielzahl neuer Risiken und einen Bedarf an sofortigen Risikolösungen mit sich bringen wird.“. Der FedNow Service ist ein Zahlungsnetzwerk in Echtzeit, mit dem Geld innerhalb von Sekunden statt in Tagen überwiesen werden kann.

Aufgrund dieses Fortschritts in der Zahlungstechnologie erwartet Whitney eine enorme Menge an nützlichen Innovationen in AWS und in der Fintech-Welt, da die Technologie immer schneller wird und Betrüger überholt.

„Es kommt wieder auf die einfache Vertrauensbefähigung zurück“, erklärt er. „Für Banken und Unternehmen geht es darum, das Vertrauen in Ihre Beziehungen zu Kunden wiederherzustellen, die Tausende von Kilometern entfernt sind und die Sie nie treffen werden.“

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