Betrugsnetzwerke stoppen, bevor
sie Millionen kosten
Betrüger erstellen Dutzende synthetischer Identitäten – aber sie verwenden Telefonnummern, Geräte und Adressen mehrfach. Tilores verknüpft alle in Echtzeit, damit Ihre Entscheidungssysteme das vollständige Bild sehen.
Fragmentierte Daten sind das beste Werkzeug von Betrügern
Ein Betrugsnetzwerk stellt 40 Kreditanträge über Ihre Kanäle:
Dasselbe Netzwerk, ein anderes Ergebnis:
Echtzeit-Identitätsgraph an jedem Entscheidungspunkt
Ein neuer Antrag, eine Transaktion oder ein Login trifft Ihr System ein und löst eine Tilores-Abfrage aus.
Tilores durchsucht alle Ihre Datenquellen und löst jeden verknüpften Datensatz in <150 ms auf.
Verbindungen zu anderen Entitäten – gemeinsame Attribute, bekannte Betrüger, markierte Konten – werden aufgedeckt.
Ihre Betrugserkennungs-Engine erhält vollständigen Risikokontext. Menschen prüfen, was wirklich zählt.
Jeder wichtige Betrugsvektor, eine API
Erkennen Sie fabrizierte Identitäten aus echten und gefälschten Daten. Tilores deckt Thin-File-Muster und mehrfach verwendete Attribute in Ihrem Portfolio auf.
Verknüpfen Sie scheinbar unabhängige Antragsteller über gemeinsame Telefonnummern, Geräte, Adressen und E-Mails. Decken Sie koordinierte Netzwerke auf, bevor ein Antrag genehmigt wird.
Erkennen Sie, wenn ein kompromittiertes Konto plötzlich Attribute zeigt, die zu einem anderen Identitäts-Cluster aufgelöst werden – ein starkes Signal für eine Kontoübernahme.
Erkennen Sie Erst- und Drittpartei-Betrug durch Auflösung des Antragstellers gegen alle vorherigen Interaktionen und Kanäle – nicht nur eine Bureauabfrage. Inklusive kanalübergreifendem Kreditvergleich.
Erkennen Sie das langsame Aufbaumuster: Konten, die monatelang unauffällig sind, dann ausgeschöpft werden und verschwinden. Tilores verknüpft Verhaltens- und Identitätsmuster über den gesamten Kontolebenszyklu.
Erkennen Sie Empfehlungsbetrug, Aktionsmissbrauch und Multi-Account-Erstellung durch Auflösung von Geräte-, Verhaltens- und Identitätssignalen in eine Entitätsansicht.
Passt in Ihren bestehenden Stack
| Latenz | <150 ms p99 – schnell genug für Echtzeit-Entscheidungen zum Zeitpunkt der Antragstellung |
| Datenquellen | CRM, Kernbanking, Geräteintelligenz, Bürodaten und interne Watchlists in einem Graph verbinden |
| Bereitstellung | Verfügbar auf dem AWS Marketplace. On-Premise ebenfalls für regulierte Umgebungen unterstützt. |
| API | GraphQL-API. Abfrage nach beliebigen Attributen – Name, Telefon, E-Mail, Geräte-ID, Ausweis-ID |
| Nachvollziehbarkeit | Jede Übereinstimmung gibt Quelldatensätze und übereinstimmende Attribute zurück – Ermittler sehen genau, warum zwei Identitäten verknüpft wurden |
| Integration | Funktioniert neben Ihrer Betrugserkennungs-Engine, ML-Modellen oder Fallverwaltungsplattform |
query FraudCheck($phone: String!) {
search(input: {
parameters: { phone: $phone }
}) {
entities {
id
records {
name
email
address
deviceId
}
confidence
}
}
} Verwandte Anwendungsfälle
Betrugsnetzwerke stoppen –
beim ersten Antrag, nicht beim vierzigsten
Sehen Sie, wie Tilores Identitäten in Echtzeit über Ihre Daten hinweg verknüpft. Verfügbar auf dem AWS Marketplace.