spotixx AI Platform

Die spotixx AI Platform ermöglicht einen schnellen Zugang zu AML- und Fraud Analytics.

Unsere AI Platform liefert voll automatisiert und tagesaktuell neue Detection-Modelle für Ihr Fraud- und Geldwäsche-Monitoring. Wir machen hochmoderne, komplexe Machine-Learning-Verfahren greifbar durch Bereitstellung von interpretierbaren und in jedes Monitoring-System integrierbaren Regelwerken. Sie sind performant in der Ausführung, garantieren hohe Erkennungsquoten bei geringen False-Positive-Raten und sind jederzeit voll automatisch aktualisierbar.

Nutzen für unsere Kunden:

  • Nachvollziehbare, für Menschen interpretierbare AI
  • Voll automatisierte Modellerstellung – immer aktuell
  • Einfaches und schnelles Deployment von Machine Learning Modellen

Payments & Cards Fraud

Mehr als 20 Jahre Erfahrung und Expertise im Bereich Payments und Cards haben uns motiviert, als Startup eigene Technologien zu entwickeln und Lösungen am Bedarf unserer Kunden orientiert bereitzustellen. Payments und Cards Fraud bilden eine der Säulen von spotixx. Wir unterstützen den Fraud-Management-Prozess aus allen Perspektiven: Regulatorik, Systemdesign, Software-Implementierung, Analytics, Operations und kontinuierliche Model Updates.

Mit der Fähigkeit der automatisierten Erstellung von Fraud Detection Regeln auf Basis eines volltransparenten Machine-Learning-Verfahrens besitzen wir ein Alleinstellungsmerkmal in der Betrugsbekämpfung.

In einer initialen Datenanalyse identifizieren wir anhand ihrer aktuellen Betrugsfälle mögliches Optimierungspotenzial. Sie erhalten einen ausführlichen Bericht und Empfehlungen für ein initiales Detection-Modell. Darüber hinaus erhalten sie Best Practices für die Integration in AI-gestützte Anti-Financial Crime Prozesse.

Mehr Informationen:

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Credit Application Fraud

Kreditantragsbetrug in den verschiedenen Sparten (Immobilien, KfZ, Consumer Finance) spiegelt sich in zahlreichen, sehr unterschiedlichen Betrugsmustern wieder. Komplexe Strukturen erfordern ein breites Band an Werkzeugen zur Erkennung von Auffälligkeiten:

Entity Resolution, Social Network Analysis, hybride Detection Modelle bestehend aus Business Regeln und Machine Learning Modellen, Anbindung von Betrugsdatenbanken, Dokumentenanalyse etc.

Wir beraten und begleiten Sie in allen Projektphasen und unterstützen Sie nach Go-Live mit kontinuierlichen Updates Ihrer Fraud Detection Regeln.

Credit Application Fraud

AML Transaction Monitoring

Unser Alleinstellungsmerkmal ist die schnelle und kostengünstige Bereitstellung von AML Transaktions-Monitoring-Lösungen in der Cloud. Wir liefern unseren Kunden ein Komplettpaket als Software-as-a-Service.

Unser Angebot basiert auf der Software eines weltweiten Marktführers für Geldwäschelösungen und wurde von uns zu einem vollständigen Service-Paket geschnürt. Für das Gesamtpaket haben Sie mit spotixx nur einen einzigen Vertragspartner.

Mit diesem Ansatz ermöglichen wir innovativen Finanzinstituten und anderen verpflichteten Unternehmen eine schnelle und risikoarme Einführung ohne eigene, umfangreiche IT-Implementierungsprojekte. Wir unterstützen Sie gerne bei Fragen rund um das Thema der BaFin-relevanten Auslagerung.

Vorteile:

  • Reduziertes Risiko, Kosten und Dauer durch vorkonfiguriertes Service-Paket
  • Hohe Flexibilität eines Software as a Service-Modells
  • Full-Service aus einer Hand: Hosting, Betrieb, Implementierung, Watchlist-Anbieter und Lizenzen
  • Erprobtes Knowhow im Bereich Machine Learning zur Optimierung des Alert-Scorings

Mehr Informationen:

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AML Alert Optimization

Im streng regulierten Feld der Geldwäschebekämpfung sind die Banken gezwungen, regelbasierte Erkennungsmodelle einzusetzen, die hohe Erkennungsraten, aber auch extrem hohe False-Positive-Raten aufweisen, was eine enorme finanzielle Belastung für die Banken bedeutet.

Banken führen erste Diskussionen mit den Aufsichtsbehörden, wie heutige Transaktions-Monitoring-Lösungen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren optimiert werden können.

spotixx stellt seinen Kunden Optimierungsregeln bereit, um Alerts nach der Wahrscheinlichkeit von Alert-to-SAR oder Alert-to-Case zu klassifizieren.

Zur Generierung der Optimierungsregeln nutzt spotixx komplexe Machine-Learning-Modelle. Die erzeugten Regelwerke sind jedoch einfach interpretierbar und menschenlesbar. Dies erhöht die Akzeptanz durch die Aufsichtsbehörden.

Hiermit unterstützen wir verschiedene Optimierungsszenarien bei unseren Kunden:

  • Alert-Scoring bzw. Alert-Post-Processing-Modell
  • Input für ein Alert-Hibernation-Modell
  • Identifizierung und Optimierung von Risikofaktoren in einem bestehenden Transaktions-Monitoring
  • Optimierung von Schwellwerten für Regeln im bestehenden Transaktions-Monitoring
  • Auffinden neuer Erkennungsregeln

Insurance Claims Fraud

Viele Betrugserkennungslösungen am Markt arbeiten regelbasiert und sind nur begrenzt in der Lage, Machine Learning oder AI nahtlos zu integrieren.

Unser Ziel ist es, nicht nur mit Machine Learning die Erkennungsquoten zu verbessern und die Zahl der Fehlalarme zu reduzieren, sondern den gesamten Schadenprozess zu automatisieren, damit die erzielten Vorteile zu einer höheren Kundenzufriedenheit im Schadenfall führen und die Kosten für den Versicherer sinken.

Partnerschaft mit SAS zum Thema Insurance Claims Fraud:

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Company Profile

Gegründet durch ein Team von Anti-Financial-Crime-Experten, verfolgen wir einen neuartigen Ansatz, um das Arbeiten mit Machine Learning für unsere Kunden realisierbar und nachvollziehbar zu machen. Im Fokus stehen für den Menschen interpretierbare und vor allem praxistaugliche Entscheidungsmodelle, z.B. zur Fraud-Erkennung oder AML Optimierung. Die Modelle werden vollautomatisch erstellt und ermöglichen massive Kosteneinsparungen. Wir arbeiten eng mit Universitäten zusammen zur stetigen Weiterentwicklung der verwendeten Algorithmen.
 
Unser Management Team:


Patrick Tomo Töniges   
Linkedin   Xing

  • Co-Founder und Managing Director von spotixx.
  • Mit mehr als 12 Jahren Erfahrung in der Bekämpfung von Finanzkriminalität hilft uns Patrick dabei, uns vom Start-up zum Marktführer in Deutschland zu entwickeln und unser Geschäft international auszubauen.
  • Patrick arbeitet eng mit Kunden zusammen, die ihre bestehenden Anti-Geldwäsche- und Betrugspräventionsprozesse in effizientere KI-basierte Lösungen umwandeln wollen. Patrick ist überzeugt davon, dass KI auf vernetzten Daten die vorhandenen Methoden ablösen werden.


Stefan Klaeser   
Linkedin   Xing

  • Co-Founder und Managing Director von spotixx.
  • Über 20 Jahre Erfahrung in der Bekämpfung von Fraud im Zahlungsverkehr.
  • Unterwegs in verschiedenen Funktionen: Fraud Operations, Software-Entwicklung und Beratung bei großen internationalen Banken und Zahlungsverkehrsdienstleistern.
  • Ist überzeugt, dass eine Symbiose aus Mensch und Maschine die beste Waffe gegen kriminelles Handeln ist und hat so die Entwicklung unserer einzigartigen Lösung zur Betrugsbekämpfung initiiert.


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Mark Livschitz
SAS
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Impressum

spotixx UG (haftungsbeschränkt)

Mainzer Landstr. 158, 60327 Frankfurt am Main

Geschäftsführer: Stefan Klaeser, Patrick Töniges

Mail: info@spotixx.com