DataVisor

DataVisor wendet seit über einem Jahrzehnt maschinelles Lernen auf Finanzkriminalität an, und die heutige Plattform vereint zwei Arbeitsbereiche, die historisch in getrennten Systemen liefen: Betrugsprävention und Geldwäsche-Compliance. Sie erfasst Signale aus Kontoeröffnung, Logins, Zahlungen und Transaktionsflüssen und nutzt patentierte überwachte und unüberwachte Modelle, um koordinierte Angriffsringe und neuartige Betrugsmuster sichtbar zu machen, die regelbasierte Systeme übersehen. Das Unternehmen gibt an, jährlich über 30 Milliarden Ereignisse bei mehr als 15.000 Abfragen pro Sekunde zu verarbeiten – mit weniger als 100 Millisekunden Latenz im Produktivbetrieb.

Die neuere Produktebene ist agentisch. DataVisor hat konversationelle KI-Agenten eingeführt – gebündelt unter der Marke Vera –, die Erkennungsstrategien aufbauen und optimieren, Ermittlungen durchführen und Berichte aus natürlichsprachlichen Anweisungen erstellen. Hinzu kommt Vera Code, mit dem Teams eine Ende-zu-Ende-Lösung für Betrug oder Geldwäsche beschreiben und bauen, testen und ausrollen lassen können, ohne die Logik selbst zu schreiben. Das ist wichtig für Teams, die im Verhältnis zu Volumen und Geschwindigkeit neuer Angriffsarten chronisch zu wenige Data Scientists und Betrugsanalysten haben.

Da Erkennung mit geteilter Sichtbarkeit besser wird, betreibt DataVisor zudem ein Community-Programm namens DEFEND, das anonymisierte branchenübergreifende Signale sowie Konferenzen, Schulungen und Bedrohungsforen bietet. Das Deployment ist cloud-nativ und auf große Finanzökosysteme ausgerichtet; die Preise werden pro Projekt kalkuliert, weshalb Interessenten meist mit Demo oder Pilot starten. Es ist ein schwergewichtiger Enterprise-Kauf, kein Self-Service-Tool, und der Nutzen hängt stark davon ab, wie viel vom Signalnetzwerk und der Automatisierung ein Institut tatsächlich einsetzt.