Ekspertise

Avancerede analysemetoder til svindelbekæmpelse

Sentinel Risk Analytics anvender state-of-the-art dataanalyse, machine learning og netværksanalyse til at identificere risici og mønstre i komplekse datastrømme. Vores tilgang gør det muligt at opdage svindel, hvidvask og intern kriminalitet, før det udvikler sig til et problem.

Machine Learning og Detektionsmodeller

Vi udvikler og implementerer skræddersyede machine learning-modeller, der løbende lærer af nye data og forbedrer deres evne til at opdage svindel og risici. Vores modeller kan identificere komplekse mønstre, som traditionelle regelbaserede systemer overser.

Vores ekspertise spænder fra traditionel statistisk analyse til moderne deep learning-algoritmer, der kan bearbejde store mængder ustrukturerede data og identificere skjulte sammenhænge.

Nøglekompetencer inden for analyse

1. Anomalidetektion: Identificerer usædvanlige mønstre og afvigelser i transaktionsdata ved hjælp af avancerede algoritmer, der kan lære normale adfærd og flagge afvigelser.
2. Linkanalyse: Kortlægger relationer mellem enheder og afslører skjulte netværk gennem grafteori og netværksanalyse. Dette giver mulighed for at identificere organiserede svindelsystemer.
3. Entity Resolution: Forbinder og sammenligner data fra forskellige kilder for at identificere samme person eller virksomhed under forskellige navne og identifikationsnumre.
4. Risikoscoring: Beregner individuelle risikoprofiler baseret på multiple faktorer og historiske data, hvilket giver en kvantitativ vurdering af risiko.
5. Realtidsanalyse: Bearbejder og analyserer data i realtid for at give øjeblikkelig feedback og mulighed for hurtig reaktion på nye trusler.

Netværksanalyse og Mønstergenkendelse

Gennem avanceret netværksanalyse kan vi identificere organiserede netværk og interne trusler. Vores metoder gør det muligt at opdage komplekse svindelsystemer, der spænder over flere enheder og tidsperioder.

Vi arbejder med store datamængder og har udviklet effektive algoritmer til at bearbejde og analysere information i realtid. Dette giver vores kunder mulighed for at reagere hurtigt på nye trusler og ændringer i risikoprofilen.

Typiske anvendelser

Vores analysemetoder anvendes i en bred vifte af sammenhænge:

• Svindelovervågning: Kontinuerlig overvågning af transaktioner og aktiviteter for at identificere mistænkelige mønstre og adfærd.
• Transaktionsanalyse: Dybdgående analyse af betalingsstrømme og finansielle transaktioner for at opdage uregelmæssigheder.
• Risikoprofiler: Udvikling af individuelle risikoprofiler for kunder, transaktioner og forretningsrelationer.
• Netværkskortlægning: Identifikation af forbindelser mellem personer, virksomheder og transaktioner.
• Prædiktiv analyse: Forudsigelse af fremtidige risici baseret på historiske mønstre og trender.

Vores tilgang til implementering

Vi starter altid med at forstå jeres specifikke behov og datastruktur. Derefter udvikler vi en løsning, der er tilpasset jeres organisation og kan integreres i jeres eksisterende systemer. Vores modeller er transparente og forklarbare, så I altid kan forstå, hvordan beslutninger træffes.

Vores løsninger er skræddersyet til den enkelte kundes behov og bygger på mange års erfaring med økonomisk kriminalitet i både finansielle og offentlige organisationer. Vi sikrer, at vores modeller ikke kun er teknisk avancerede, men også praktisk anvendelige og forståelige for jeres organisation.

Teknologisk dybde

Vi arbejder med de nyeste teknologier og værktøjer inden for dataanalyse, herunder Python, R, SAS og specialiserede platforme som Quantexa. Vores team har dyb ekspertise i både traditionelle statistiske metoder og moderne machine learning-teknikker.

Alle vores løsninger er bygget med fokus på skalerbarhed, performance og sikkerhed. Vi sikrer, at jeres data behandles sikkert og i overensstemmelse med alle relevante reguleringer og standarder.