Mercedes-Benz Bank setzt auf automatisiertes Data Mining
Berlin, 03. August 2009 — Kreditbetrug führt in seinen zahlreich
auftretenden Facetten zu Schäden in Millionenhöhe. Gleichzeitig
fordert das Kreditwesengesetz (KWG) in § 25c von Kreditunternehmen
entsprechende IT-Systeme, die einen möglichen Missbrauch erkennen und verhindern. Vor diesem Hintergrund realisierte das
BI-Analysten- und Beratungshaus mayato für die Mercedes-Benz
Bank AG ein Präventionssystem auf Basis der
Self-Acting-Data-Mining-Lösung von KXEN.
Alle 90 Sekunden schließt die Mercedes-Benz Bank einen Leasing- oder
Finanzierungsvertrag ab nur ein Bruchteil davon kann manuell auf
Betrugsverdacht überprüft werden. Um die Erkennungsrate zu erhöhen,
ist eine automatische Vorselektion notwendig. Einfache Reporting- Lösungen sowie regelbasierte Systeme würden unbefriedigende Ergebnisse liefern, da nur bekannte Muster erkannt werden und
neue Betrugstypen zu lange unentdeckt bleiben.
Klassische Data-Mining-Ansätze erhöhen zwar die Erkennungsraten,
sind aber kostenintensiv, komplex und
zeitaufwendig in der Anwendung. Daher entschied sich der
Finanzdienstleister für den neuartigen Analyseansatz „Self Acting Data
Mining“ von KXEN. Die BI-Experten von mayato etablierten in kürzester
Zeit auf Grundlage des Analytic Framework eine hochautomatisierte
Betrugsprognose-Lösung.
Self-Acting Data Mining sorgt dafür, dass der Anwender nicht selbst
aus Tausenden von Variablen die für eine bestimmte Analyse relevanten
"herauspicken" muss. So konnte bei der Mercedes-Benz
Bank aus über 260 vorliegenden Variablen vollautomatisch die für
eine Vertragsart betrugsrelevantesten 30 Merkmale ermittelt und
der manuelle Prüfaufwand auf ein Minimum reduziert werden.
Insgesamt wurde eine Stichprobe von 250.000 Verträgen in
wenigen Minuten analysiert.
Die validierten Ergebnisse widerlegten zudem einige der
vorherrschenden Annahmen: So zeigte sich etwa, dass private und
gewerbliche Leasing- und Finanzierungsverträge unterschiedliche
betrugsrelevante Einflussfaktoren aufweisen. Außerdem spielen einige
Kennzahlen und Variablen wie bestimmte Produktarten oder
Vertragslaufzeiten eine wichtigere Rolle als bis dato angenommen.
Als essenziell erwies sich ferner, dass das verwendete
Prognoseverfahren keine erhöhten Ansprüche an die Datenqualität
stellt: Fehlende Werte und Ausreißer werden automatisch erkannt, in
eigene Werteklassen gruppiert und explizit in die Analyse mit
aufgenommen.
In der Praxis bewies das System durch das Aufdecken von
Betrugsversuchen unlängst seine Treffsicherheit und sorgte in nur vier
Monaten nach Projektbeginn für einen signifikanten ROI (Return-On- Investment). „Schon die ersten automatisch identifizierten
Betrugsfälle wiesen ein hohes Schadenspotenzial auf. Wir konnten
bereits ein Vielfaches der Projektkosten erwirtschaften“, sagt Monika
Schwarz, Betrugsbeauftragte bei der Mercedes-Benz Bank AG.
Über mayato
Das BI-Analysten- und Beratungshaus mayato wurde im April 2007 mit der Vision der „perfekten Entscheidung“ gegründet. mayato deckt in drei
Bereichen das Thema Business Intelligence komplett ab: „Think“
untersucht aktuelle Trends, Märkte, Methoden, Produkte und
Technologien. In „Act“ werden integrierte und flexible Infrastrukturen
für Business Analytics konzipiert und realisiert. Darüber hinaus
unterstützen im Bereich „Analyze“ Statistik- und Data-Mining-Experten
Konzerne bei der Analyse der Effizienz von Geschäftsprozessen mit
Hilfe von innovativen Metriken. Als Partner mehrerer Softwareanbieter
ist mayato grundsätzlich der Neutralität und in erster Linie der
Qualität seiner eigenen Dienstleistungen verpflichtet. mayato ist mit
40 Mitarbeitern an den Standorten Berlin, Bielefeld, Bonn und
Heidelberg vertreten. Nähere Infos unter www.mayato.com.
auftretenden Facetten zu Schäden in Millionenhöhe. Gleichzeitig
fordert das Kreditwesengesetz (KWG) in § 25c von Kreditunternehmen
entsprechende IT-Systeme, die einen möglichen Missbrauch erkennen und verhindern. Vor diesem Hintergrund realisierte das
BI-Analysten- und Beratungshaus mayato für die Mercedes-Benz
Bank AG ein Präventionssystem auf Basis der
Self-Acting-Data-Mining-Lösung von KXEN.
Alle 90 Sekunden schließt die Mercedes-Benz Bank einen Leasing- oder
Finanzierungsvertrag ab nur ein Bruchteil davon kann manuell auf
Betrugsverdacht überprüft werden. Um die Erkennungsrate zu erhöhen,
ist eine automatische Vorselektion notwendig. Einfache Reporting- Lösungen sowie regelbasierte Systeme würden unbefriedigende Ergebnisse liefern, da nur bekannte Muster erkannt werden und
neue Betrugstypen zu lange unentdeckt bleiben.
Klassische Data-Mining-Ansätze erhöhen zwar die Erkennungsraten,
sind aber kostenintensiv, komplex und
zeitaufwendig in der Anwendung. Daher entschied sich der
Finanzdienstleister für den neuartigen Analyseansatz „Self Acting Data
Mining“ von KXEN. Die BI-Experten von mayato etablierten in kürzester
Zeit auf Grundlage des Analytic Framework eine hochautomatisierte
Betrugsprognose-Lösung.
Self-Acting Data Mining sorgt dafür, dass der Anwender nicht selbst
aus Tausenden von Variablen die für eine bestimmte Analyse relevanten
"herauspicken" muss. So konnte bei der Mercedes-Benz
Bank aus über 260 vorliegenden Variablen vollautomatisch die für
eine Vertragsart betrugsrelevantesten 30 Merkmale ermittelt und
der manuelle Prüfaufwand auf ein Minimum reduziert werden.
Insgesamt wurde eine Stichprobe von 250.000 Verträgen in
wenigen Minuten analysiert.
Die validierten Ergebnisse widerlegten zudem einige der
vorherrschenden Annahmen: So zeigte sich etwa, dass private und
gewerbliche Leasing- und Finanzierungsverträge unterschiedliche
betrugsrelevante Einflussfaktoren aufweisen. Außerdem spielen einige
Kennzahlen und Variablen wie bestimmte Produktarten oder
Vertragslaufzeiten eine wichtigere Rolle als bis dato angenommen.
Als essenziell erwies sich ferner, dass das verwendete
Prognoseverfahren keine erhöhten Ansprüche an die Datenqualität
stellt: Fehlende Werte und Ausreißer werden automatisch erkannt, in
eigene Werteklassen gruppiert und explizit in die Analyse mit
aufgenommen.
In der Praxis bewies das System durch das Aufdecken von
Betrugsversuchen unlängst seine Treffsicherheit und sorgte in nur vier
Monaten nach Projektbeginn für einen signifikanten ROI (Return-On- Investment). „Schon die ersten automatisch identifizierten
Betrugsfälle wiesen ein hohes Schadenspotenzial auf. Wir konnten
bereits ein Vielfaches der Projektkosten erwirtschaften“, sagt Monika
Schwarz, Betrugsbeauftragte bei der Mercedes-Benz Bank AG.
Über mayato
Das BI-Analysten- und Beratungshaus mayato wurde im April 2007 mit der Vision der „perfekten Entscheidung“ gegründet. mayato deckt in drei
Bereichen das Thema Business Intelligence komplett ab: „Think“
untersucht aktuelle Trends, Märkte, Methoden, Produkte und
Technologien. In „Act“ werden integrierte und flexible Infrastrukturen
für Business Analytics konzipiert und realisiert. Darüber hinaus
unterstützen im Bereich „Analyze“ Statistik- und Data-Mining-Experten
Konzerne bei der Analyse der Effizienz von Geschäftsprozessen mit
Hilfe von innovativen Metriken. Als Partner mehrerer Softwareanbieter
ist mayato grundsätzlich der Neutralität und in erster Linie der
Qualität seiner eigenen Dienstleistungen verpflichtet. mayato ist mit
40 Mitarbeitern an den Standorten Berlin, Bielefeld, Bonn und
Heidelberg vertreten. Nähere Infos unter www.mayato.com.