Das Problem
Ein fester Regelsatz erkannte den Betrug, den er schon kannte, und sonst nichts. Analysten kämpften sich den ganzen Tag durch Fehlalarme, während wirklich neue Angriffsmuster wochenlang unbemerkt blieben.
Was gebaut wurde
Wir haben ein Echtzeit-Scoring gebaut, das die tatsächlichen Kosten jeder Fehlerart abwägt, ein Monitoring ergänzt, das anschlägt, wenn sich Verhalten verschiebt, und es schrittweise neben den bestehenden Regeln ausgerollt, statt sie über Nacht zu ersetzen.
Was sich geändert hat
Bei gleicher Menge erkannten Betrugs fielen die Fehlalarme von 4,1 % auf 1,6 % – die Prüf-Queue schrumpfte um fast zwei Drittel. Neue Muster tauchen jetzt innerhalb von Tagen auf, und jede abgelehnte Transaktion kommt mit einer Begründung.