Bei der Betrugsprävention fokussieren sich Retailer und die Finanzwirtschaft häufig nur auf Teilaspekte. Das Risiko eines Zahlungsausfalls kann beispielsweise durch die Über- prüfung der Identität, Adressen und vorhandener Zahlungserfahrungen sehr gut einge- schätzt werden. Kriminelle missbrauchen allerdings gerade gute und unauffällige Identitäten für ihre Zwecke. Die Betrachtung rein physischer Daten wie Name, Adresse oder Geburtsdaten allein genügt nicht mehr, um die aktuellen Betrugsformen wirkungsvoll zu bekämpfen. Dieser Vortrag erklärt, wieso dies so ist und stellt das Konzept der Behavioral Biometrics (verhaltensbasierte Biometrie) vor. Damit lassen sich Lücken in der Betrugsprävention sinnvoll schließen. Die intelligenten Mechanismen minimieren die Risiken, die sich aus Angriffsversuchen durch Bots und der Übernahme von Benutzerkonten ergeben. Dieses Mehr an Sicherheit geht dabei nicht zu Lasten der User Experience im Umgang mit Shop, Serviceangeboten und Apps.
Data Scientist CRIF Bürgel
During his scientific career at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Piper, who holds a doctorate in physics, focused on the evaluation of large amounts of data using multivariate statistical methods and statistical programming with the aim of classification and pattern recognition. He has been applying this knowledge at CRIFBÜRGEL since 2017 in the development of individualized risk strategies for major clients in the e-commerce and telecommunications sectors. Furthermore, the implementation of credit scoring projects and the development of fraud detection solutions based on machine learning and artificial intelligence are among his main areas of expertise.
CRIF Bürgel
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