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Steigende Nachfrage im Finanzwesen nach Graphtechnologie

20 der 25 weltweit führenden Finanzdienstleister setzen Neo4j im Kampf gegen Finanzkriminalität ein

München, 22. Oktober 2019 – Die Aufdeckung von Betrugsfällen, die Prävention von Geldwäsche und die Umsetzung strenger Compliance-Richtlinien – im Kampf gegen die weltweit wachsende Finanzkriminalität investieren Banken und Finanzdienstleister verstärkt in neue Technologien. Eine starke Nachfrage nach Graphtechnologie spürt auch Neo4j, Anbieter der gleichnamigen Graphdatenbank.

Die Graphdatenbank wird von 20 der 25 weltweit führenden Finanzdienstleistern eingesetzt, um Betrugsfälle unterschiedlichster Art aufzudecken. Die Echtzeit-Analyse großer, vernetzter Finanzdaten ermöglicht es Fortune-500-Unternehmen, verdächtige Anzeichen frühzeitig zu erkennen und einzuschreiten, ehe es zum Betrug kommt. Im Graph lassen sich selbst hoch komplexe Datenspuren zurückverfolgen und undurchsichtige Organisationsstrukturen und Zusammenhänge offenbaren. Neo4j wird dabei in einer Vielzahl von Anwendungen innerhalb des Risikomanagements eingesetzt, unter anderem bei AIG, Citigroup, Credit Agricole, China Zheshang Bank (CZ Bank), ING, Societe Generale, Thomson Reuters und UBS. Im Versicherungssektor nutzen Aviva, AG Insurance Belgium, Die Bayerische und Zurich Insurance Group die Graphdatenbank, um ihren Kundenservice zu verbessern und die Sicherheit zu erhöhen.

Dun & Bradstreet (D&B), ein führender B2B-Dienstleister für Wirtschaftsinformationen und Technologien, setzte bei der Einführung eines neuen B2B-Compliance-Service auf Graphtechnologie. Der Service unterstützt Unternehmen, die wirtschaftliche Eigentümerschaft natürlicher Personen im Laufe der Unternehmens-geschichte zu dokumentieren, um gesetzliche Neuregelungen im Kampf gegen Geldwäsche und Steuerhinterziehung einzuhalten. „Das intuitive und schnelle Verständnis von Datenbeziehungen ermöglichte es uns, Unternehmensstrukturen zu erkennen und damit zwielichtige Eigentumsverhältnisse aufzudecken,“ erklärt Paul Westcott, Senior Compliance Manager. „Neo4j mit seinem Netzwerk aus Knoten und Verbindungen ist in der Lage, Daten zu einer natürlichen Person in Millisekunden zu ermitteln. Diese extrem schnelle Informationsbereitstellung ist ideal für unsere Anforderungen.“

Bis 2026 soll der Markt für Betrugserkennung und -prävention auf 120 Mrd. US-Dollar anwachsen. Allein in den USA wurden in den letzten zehn Jahren mehr als 48.000 Patente für Lösungen zur Erkennung von Betrug und Anomalien vergeben. Die Innovationsgeschwindigkeit unterstreicht das sich zuspitzende Wettrennen zwischen dem Finanz- und Versicherungssektor auf der einen und den technologisch ausgefeilten Methoden der Kriminellen auf der anderen Seite. Mit täglich zehntausenden von Vorfällen bei Transaktionen haben traditionelle, manuelle Ansätze zur Überprüfung von Anomalien längst ihre Wirksamkeit eingebüßt.

„Graphdatenbanken bieten eine leistungsstarke Lösung, Betrugsringe, Geldwäsche und andere raffinierte Betrugsfälle aufzudecken. Sie spüren Muster in Daten auf, die mit herkömmlichen Methoden verborgen bleiben“, so Philip Rathle, Vice President of Products bei Neo4j. „Dieser Ansatz hilft Finanzinstituten, ihre Geschäftskunden mit mehreren Konten, BICs und Geschäftsbereichen besser zu unterstützen. Wir sehen, wie graphbasierte Anwendungen Initiativen anstoßen und Services ermöglichen, mit denen Banken, ihren Anteil der verwalteten Vermögen erhöhen, den Kapitalerhalt ausbauen und gleichzeitig den gesetzlichen Vorschriften wirkungsvoll nachkommen können.“

Weitere Anwendungsbeispiele von Neo4j im Finanzsektor:
Lending Club: Management von 130 Microservices
Kerberos: Geldwäsche-Prävention mit Neo4j
ICIJ: Steuerflüchtlingen auf der Datenspur – Panama und Paradise Paper
– Neo4j Lösungen: Financial Services

Über Neo4j:
Neo4j ist die führende Graph-Plattform, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 300 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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