NASA Federal Credit Union mit dem Celent Model Risk Manager für DataVizors KI-natives Echtzeit-Plattform ausgezeichnet

DataVisor, die KI-native Echtzeit-Entscheidungsplattform zur Betrugs- und Finanzkriminalitätsprävention, gab bekannt, dass sein Kunde NASA Federal Credit Union (NASA FCU) den Celent Model Risk Manager of the Year Award gewonnen hat. Celent, ein globales Forschungs- und Beratungsunternehmen für Finanzdienstleistungen, würdigte NASA FCU für die Modernisierung der Betrugsprävention und AML durch eine einheitliche, KI-native Echtzeit-FRAML-Plattform. Durch den Ersatz einer Legacy-Lösung durch DataVisor reduzierte NASA FCU die Betriebskosten um 50–60 % und erzielte gleichzeitig deutliche Verbesserungen bei der Betrugserkennung, False Positives, der Überprüfungszeit und der SAR-Einreichung durch eine Kombination aus einheitlichen Daten, Echtzeit-Entscheidungsfindung, maschinellem Lernen und AI Agents.

Mehr zu Fintech : Global Fintech Interview mit Rob Young, Managing Director – UK bei InDebted

„Bei NASA Federal geht es bei Innovation darum, bessere Erfahrungen für unsere Mitglieder zu schaffen und unsere Organisation effizienter und effektiver zu gestalten", sagte Doug Nahas, Chief Operating Officer der NASA Federal Credit Union. „DataVisor ermöglichte es uns, KI und Automatisierung weiter zu nutzen, unsere Fähigkeit zur Risikokontrolle zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und unsere Teams in die Lage zu versetzen, mehr Zeit damit zu verbringen, unseren Mitgliedern zu dienen."

„DataVisor hilft dabei, das Risikomanagement bei Finanzkriminalität über die alte Trennung zwischen Betrug und AML hinaus voranzutreiben", sagte Ian Watson, Head of Risk Research bei Celent. „Durch den Neuaufbau des Onboardings, der Erkennung und der Untersuchung der NASA Federal Credit Union auf einer einzigen Echtzeit-FRAML-Grundlage nutzten sie maschinelles Lernen, einheitliches Fallmanagement, KI-gestützte Regeloptimierung und KI-generierte SAR-Narrative, die auf einer gemeinsamen Intelligence-Schicht arbeiten, um klare Ergebnisse zu liefern: weniger False Positives, stärkere Erkennung, schnellere Untersuchungen, reduzierte SAR-Einreichungszeit und bedeutende betriebliche Einsparungen."

Mit mehr als 244.000 Mitgliedern weltweit ist die NASA Federal Credit Union bestrebt, ihren Mitgliedern durch außergewöhnlichen Service und innovative Finanzlösungen zu lebenslangem finanziellem Erfolg zu verhelfen. Da sich die Bedrohungen durch Finanzkriminalität weiterentwickelt haben, investierte die Kreditgenossenschaft in KI-gesteuerte Technologien, die eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglichen, den Betrieb rationalisieren und das Risikomanagement stärken und gleichzeitig den Mitgliedern einen größeren Mehrwert bieten.

Die Kreditgenossenschaft hatte DataVisor bereits für die Betrugserkennung genutzt und die Vorteile einer flexibleren, datenzentrierten Architektur genossen. Der Betrieb separater Betrugs- und AML-Systeme war kostspieliger und erforderte doppelte Anbieterbeziehungen, Integrationen und manuelle Übergaben. Dieser Kontrast machte die Einschränkungen der Legacy-AML-Umgebung schwerer zu rechtfertigen und bereitete den Boden für einen umfassenderen Wechsel zu FRAML. Die Branche hat die Vorteile der Überbrückung dieser Bereiche schon lange erkannt. Die volle Ausschöpfung des FRAML-Potenzials erfordert jedoch die Vereinheitlichung von Infrastruktur und Daten.

Um dieses Ziel zu erreichen, erweiterte das Institut seine Zusammenarbeit mit DataVisor zu einem umfassenderen FRAML-Modell. DataVisors einheitliche Plattform konsolidierte Betrug, AML, Drittanbieter-Intelligence und Verhaltenssignale in einer einheitlichen Intelligence-Schicht – und ermöglichte so Echtzeit-Entscheidungsfindung. Die Plattform befähigt Betrugs- und AML-Teams, zusammenzuarbeiten, um die Erkennung zu verbessern, den manuellen Aufwand zu reduzieren, die regulatorische Berichterstattung zu beschleunigen und die Plattformkosten zu senken. DataVisors AI Agents halfen NASA FCU, von manuellen, zeitintensiven Prozessen zu KI-gestützter Optimierung und Berichterstattung überzugehen. Die Ergebnisse waren bedeutend:

• 42 % Reduzierung der AML-False-Positives bei gleichzeitiger Beibehaltung von 100 % der True-Positive-Rate.
• 41 % Reduzierung der manuellen Überprüfungszeit, wodurch Rückstände von Tagen auf Stunden reduziert wurden.
• 20 % Verbesserung der Betrugserkennung.
• 90 % Reduzierung der SAR-Einreichungszeit durch KI-gestützte Narrativgenerierung.

„Finanzinstitute können sich nicht länger auf getrennte Betrugs- und AML-Systeme verlassen, die für eine andere Ära entwickelt wurden", sagte Patrick Harr, CEO von DataVisor. „Die NASA Federal Credit Union erkannte die Möglichkeit, auf einer einheitlichen, KI-nativen Plattform zu modernisieren, die Echtzeit-Entscheidungsfindung, stärkere Erkennung, größere betriebliche Effizienz und ein besseres Mitgliedererlebnis bietet. Wir sind stolz darauf, mit ihnen zusammenzuarbeiten, während sie die Branche in der modernen Betrugs- und Finanzkriminalitätsprävention weiterhin anführen."

Weitere Fintech-Einblicke : The AI Shift in Fraud: Why Banks Need a New Playbook

[Um Ihre Einblicke mit uns zu teilen, schreiben Sie bitte an psen@itechseries.com ]