Innovative Ansätze gegen Finanzbetrug
Unsere Forschungsmethodik kombiniert bewährte Präventionsstrategien mit modernsten Erkenntnissen der Verhaltensanalyse
Mehrstufige Betrugsanalyse
Seit 2019 entwickeln wir systematische Ansätze zur Früherkennung von Finanzbetrügereien. Dabei setzen wir auf eine Kombination aus Mustererkennung und psychologischen Profilerstellungen. Was uns unterscheidet: Wir analysieren nicht nur Transaktionsdaten, sondern auch Kommunikationsmuster und Verhaltensanomalien.
Die Entwicklung unserer Methodik begann nach der Analyse von über 15.000 Betrugsfällen zwischen 2020 und 2024. Daraus entstand ein dreistufiges Bewertungssystem, das präventive Maßnahmen mit reaktiven Strategien verknüpft.
Präventive Früherkennung
Identifizierung verdächtiger Muster bereits vor der ersten Transaktion durch Verhaltensanalyse
Adaptive Algorithmen
Selbstlernende Systeme, die sich kontinuierlich an neue Betrugsmaschen anpassen
Wissenschaftlich fundierte Strategien
Unsere Forschungsarbeit basiert auf interdisziplinären Studien aus Kriminologie, Psychologie und Datenwissenschaft. In Zusammenarbeit mit drei deutschen Universitäten haben wir zwischen 2022 und 2024 umfangreiche Feldstudien durchgeführt. Die Ergebnisse fließen direkt in unsere Präventionsmethoden ein.
Ein besonderer Fokus lag auf der Untersuchung von Social Engineering-Techniken. Hier konnten wir nachweisen, dass bestimmte sprachliche Muster bereits 48 Stunden vor einem Betrugsversuch auftreten. Diese Erkenntnisse haben zu unserem patentierten Warnsystem geführt, das seit Oktober 2024 erfolgreich eingesetzt wird.
Unsere Wettbewerbsvorteile
Drei Kernbereiche, in denen sich unser Ansatz von herkömmlichen Sicherheitslösungen unterscheidet
Proaktive Intervention
Statt nur auf Betrugsfälle zu reagieren, greifen wir bereits in der Planungsphase ein. Unser System erkennt verdächtige Aktivitäten 72 Stunden vor dem ersten Schadensereignis.
Ganzheitliche Betrachtung
Während andere nur Finanzdaten analysieren, berücksichtigen wir auch soziale Netzwerke, Kommunikationsmuster und psychologische Profile der Akteure.
Kontinuierliche Anpassung
Unsere Algorithmen lernen täglich aus neuen Fällen. Jede erkannte Betrugsmethode stärkt das gesamte System und schützt alle Nutzer besser.
Dr. Veronika Grundmann
Leiterin Forschung & Entwicklung
Promotion in Kriminologie (2018) • 15 Jahre Erfahrung in der Finanzbranche • Autorin von 23 Fachpublikationen
"Die meisten Betrugspräventionssysteme schauen nur rückwärts auf das, was bereits passiert ist. Wir haben gelernt, nach vorne zu blicken und Muster zu erkennen, bevor Schäden entstehen. Das ist der entscheidende Unterschied."