Unternehmen verlieren viel Geld, wenn bestellte Produkte und Dienstleistungen nicht bezahlt werden. Mit einer Analyse von Bestelldaten können signifikante Verluste und Betrug vermieden werden. Ein solcher Prototyp des Research Studios Data Science der Research Studios Austria Forschungsgesellschaft (RSA FG) in Salzburg ist schon in mehreren Branchen im Einsatz. [...]
Die Forschungsarbeiten der RSA FG zielen darauf ab, Methoden und Modelle so weiter zu entwickeln, dass rascher unterschieden werden kann, ob jemand betrügen will oder bloß auf das Bezahlen einer Rechnung vergessen hat. Das könnte sich für viele Unternehmen auszahlen. „Jede Firma hat Risikokunden. Mit einer smarten Datenanalyse kann Risikoverhalten früh erkannt und können potenzielle Verluste vorhergesagt werden“, sagt Mihai Lupu, Direktor des Research Studios Data Science. Um zuverlässige und brauchbare Ergebnisse zu erzielen, werden vom Research Studio Data Science Verfahren des Maschinenlernens mit künstlichen neuronalen Netzen kombiniert. Daraus ergeben sich neuartige Vorhersagemodelle, die wissenschaftlich abgesichert und wirtschaftlich wertvoll sind.
Experte Bernd Ivanschitz erklärt ergänzend: „Wir können Big-Data–Analysen von ungefilterten Protokolldaten von Unternehmen durchführen und aus Terabytes an Daten aussagekräftige Aspekte herausfiltern. Mit fortgeschrittenen Statistikmethoden können wir dann zuverlässige Vorhersagemodelle erstellen, um mögliche Betrugsfälle zu identifizieren.“
Die Früherkennung von Problemverhalten sei in vielen Bereichen von besonderem Wert, resümiert RSA FG-Geschäftsführer Peter A. Bruck, besonders aber dann, wenn es um kriminelles oder betrügerisches Verhalten gehe. Das Team des Research Studio Data Science bestehe aus innovativen Spezialisten, die unter strenger Einhaltung von Datenschutzbestimmungen hier verwertbare Resultate entwickelten, so Bruck.
Weitere Informationen unter www.researchstudio.at.
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