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Die Analyse von Massendaten in Echtzeit ermöglicht die Identifikation von Fraud, noch bevor ein Schaden entsteht. Die Prüfung aller Geschäftsvorfälle ohne Beeinträchtigung des operativen Geschäfts erfordert eine effiziente Gestaltung der Analyse von Verdachtsfällen. Ein Risikoorientiertes Reporting, die Reduzierung von False Positives sowie automatisierte und kontinuierlich durchgeführte Kontrollen entlasten knappe Personalressourcen. Ergänzt um Strategien zur Entdeckung modifizierter oder neuer Fraud Muster ergeben sich neue Handlungsansätze zur Vermeidung von Wirtschaftskriminalität.
Gezeigt werden Anwendungsszenarien für die Echtzeitanalyse in „real Big Data“ zur Identifikation und Prävention von Fraud auf der Basis von SAP HANA.