Regelgenerierung aus historischen Fällen
Die Regelgenerierung aus historischen Fällen analysiert vergangene Betrugsvorfälle Ihres Unternehmens und wandelt diese in Szenarien um, die ähnliche Muster künftig erkennen. Truvali identifiziert wiederkehrende Muster in realen Fällen und stellt diese als editierbare Regelentwürfe bereit.
Die beste Quelle: Ihre eigene Historie
Vorgefertigte Szenario-Bibliotheken sind ein guter Anfang, decken jedoch keine branchen-, produkt- oder kundenprofilspezifischen Risiken ab. Reale Vorfälle, die Ihr Unternehmen tatsächlich erlebt hat, beinhalten genau das: Angreifer haben bereits gezeigt, was bei Ihrem Produkt und in Ihrem Kundenstamm funktioniert.
Das Problem ist, dass dieses Wissen meist verstreut in geschlossenen Fallakten verbleibt.
Wie funktioniert das?
Sie speisen Ihre historischen Fälle in das System ein. Truvali sucht in diesen Fällen nach wiederkehrenden Elementen:
- Gemeinsame Zeitfenster und Transaktionshäufigkeiten.
- Betragsverteilungen und das bewusste Agieren unterhalb von Schwellenwerten.
- Geräte-, IP- und Kanalüberschneidungen.
- Gegenparteibeziehungen und Geldflussrichtungen.
- Nicht-finanzielle Ereignisse, die vor dem Vorfall aufgetreten sind.
Das gefundene Muster wird direkt in einen Regelentwurf umgewandelt: welche Felder, welche Schwellenwerte, welches Zeitfenster.
Bearbeitung des Entwurfs
Die generierte Regel ist eine Empfehlung und sollte nicht in ihrer Rohform verwendet werden. Meist ist sie zu eng oder zu weit gefasst. Sie bearbeiten den Entwurf, passen die Schwellenwerte an Ihren eigenen Risikoappetit an und testen ihn mittels Simulation auf Ihren historischen Daten. Die Simulation zeigt Ihnen, welche legitimen Transaktionen die Regel ebenfalls erfassen würde, anstatt nur die Betrugsfälle zu blockieren.
Dies ist der entscheidende Schritt, der eine blinde Anwendung der Empfehlung verhindert.
Verhindert das Veralten des Regelwerks
Angriffsmethoden ändern sich; eine vor zwei Jahren geschriebene Regel läuft heute entweder ins Leere oder wird überhaupt nicht mehr ausgelöst. Indem das Unternehmen kontinuierlich neue Fälle in das System einspeist, bleibt das Regelwerk aktuell.
Ebenso werden die False-Positive-Raten der aktiven Regeln überwacht und Vorschläge zur Optimierung der Schwellenwerte bereitgestellt.
Wissen im Unternehmen sichern
Der Wert eines erfahrenen Compliance-Experten liegt darin, zu wissen, welches Muster worauf hindeutet. Wenn dieses Wissen nur in den Köpfen der Mitarbeiter existiert, geht es verloren, sobald diese das Unternehmen verlassen. Aus Vorfällen generierte Regeln halten dieses Wissen schriftlich und operativ fest.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Konkrete Szenarien, die eine Wiederholung bereits erlittener Schäden verhindern.
- Abdeckung branchenspezifischer Risiken ohne Abhängigkeit von vorgefertigten Bibliotheken.
- Kontinuierliche Aktualisierung des Regelwerks im Laufe der Zeit.
- Transfer von institutionellem Wissen von Einzelpersonen in das System.
Häufige Fragen
- Können die generierten Regeln direkt verwendet werden?
- Sie sollten als Entwürfe verwendet werden. Meist sind sie zu eng oder zu weit gefasst; die Schwellenwerte müssen an den Risikoappetit des Unternehmens angepasst und mittels Simulation getestet werden.
- Wie viele historische Fälle werden benötigt?
- Ein Muster kann bereits aus einem einzigen Fall abgeleitet werden. Werden jedoch mehrere ähnliche Fälle bereitgestellt, lassen sich gemeinsame Elemente zuverlässiger isolieren, was zu präziseren Regeln führt.
- Was ist der Unterschied zu einer vorgefertigten Regelbibliothek?
- Eine vorgefertigte Bibliothek deckt allgemeine Branchentypologien ab. Regeln, die aus historischen Fällen generiert werden, basieren hingegen auf tatsächlichen Angriffen auf Ihr Produkt und Ihren Kundenstamm. Beide Ansätze schließen sich nicht aus, sondern ergänzen einander.