Generieren Sie synthetische Finanztransaktionen für Betrugserkennungsmodelle: Datenschutzsichere Datengenerierung

Das echte Datendilemma: Innovation vs. Compliance

Sie erstellen Systeme für Betrugserkennungsmodelle. Aber Sie stehen vor einem unüberwindbaren Problem: ein Mangel an „betrügerischen“ Beispielen in realen Daten.

Warum echte Daten nicht mehr zugänglich sind

Blockaden bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:

DSGVO, HIPAA, CCPA und SOX schaffen rechtliche Hürden:

• Personenbezogene Daten erfordern für jeden Anwendungsfall eine ausdrückliche Zustimmung
• Geschützte Informationen erfordern strenge Zugriffskontrollen
• Grenzüberschreitende Übertragungsbeschränkungen
• Strafen bis zu 20 Mio. € oder 4 % des weltweiten Umsatzes

Betriebliche Engpässe:

Selbst wenn es rechtlich möglich ist, dauert es Wochen, echte Daten zu erhalten:

• Überprüfung des Rechts-/Datenschutzteams: 2–6 Wochen Wartezeit
• Data-Engineering-Pipeline: 1–2 Wochen
• Einrichtung von Sicherheit und Zugangskontrolle
• Wenn Sie die Daten erhalten, sind diese bereits veraltet

Das Nettoergebnis: Entwicklungsteams warten Wochen oder Monate auf Daten. Innovation gerät ins Stocken.

Die Lösung: Generative synthetische Daten

Was wäre, wenn Sie Daten erstellen könnten, die:

• Sieht genauso aus wie echte Finanztransaktionen
• Verhält sich statistisch gesehen wie echte Daten
• Enthält null tatsächliche persönliche/sensible Informationen
• Erfordert keine Compliance-Überprüfung
• Kann bei Bedarf generiert werden in wenigen Minuten

So funktioniert die synthetische Datengenerierung

Traditioneller Ansatz: Anonymisierung Nehmen Sie echte Daten und versuchen Sie, identifizierende Informationen zu entfernen. Probleme: Änderungen der statistischen Eigenschaften, Brüche der referenziellen Integrität, Risiken der Neuidentifizierung bleiben bestehen.

Generativer Ansatz: Synthese Lernen Sie Muster aus realen Daten und generieren Sie dann neue Daten, die diesen Mustern folgen, aber keine tatsächlichen realen Datensätze enthalten.

Datastripes Synthetic Scenario Builder

Visual Flow Builder:

1. Laden Sie ein echtes Datenbeispiel hoch
2. Das System analysiert die Struktur automatisch
3. Generierungsregeln über die visuelle Schnittstelle konfigurieren
4. Generieren Sie synthetische Daten (jeder Maßstab)
5. Laden Sie die Tools herunter oder stellen Sie eine direkte Verbindung zu ihnen her

Hauptfunktionen für Finanztransaktionen:

• Behält komplexe Schemata und Beziehungen bei
• Entspricht statistischen Verteilungen
• Datenschutzgarantien (differenzielle Privatsphäre, K-Anonymität)
• Unbegrenzte Skalierbarkeit

Praktische Anwendung: Trainieren Sie ML-Modelle für seltene Randfälle

Stellen Sie sich vor, Sie könnten ML-Modelle für seltene Randfälle trainieren.

Szenario: Externe Entwicklerpartnerschaft

Traditioneller Ansatz: 7 Wochen

• Woche 1: Datenanfrage senden
• Woche 2–4: Die Rechtsabteilung verhandelt Vereinbarungen
• Woche 5: Antrag mit Einschränkungen genehmigt
• Woche 6: Data Engineering erstellt Export (unbrauchbar)
• Woche 7: Zweiter Versuch funktioniert

Synthetischer Datenansatz: 1 Tag

• Tag 1: 100.000 synthetische Datensätze generieren (7 Minuten)
• Sofort mit dem Anbieter teilen
• Keine DPA, keine Datenschutzprüfung, keine Sicherheitsbescheinigung erforderlich
• Der Anbieter beginnt sofort mit der Entwicklung

Zeitersparnis: 7 Wochen

Zusätzliche Anwendungsfälle

• ML-Training: Generieren Sie 100-mal mehr seltene Beispiele als in realen Daten vorhanden sind
• Demo und Verkauf: Erstellen Sie realistische Demodaten ohne Datenschutzrisiko
• Leistungstests: Generieren Sie Millionen von Datensätzen für Lasttests
• Entwicklungsumgebungen: Jeder Entwickler erhält seinen eigenen Datensatz

Erste Schritte: Generieren Sie Ihren ersten synthetischen Datensatz

Woche 1: Proof of Concept

1. Identifizieren Sie einen Anwendungsfall, der durch den Datenzugriff blockiert wird
2. Laden Sie eine kleine Auswahl realer Daten hoch
3. Generieren Sie den ersten synthetischen Datensatz
4. Validieren und mit Stakeholdern teilen

Woche 2: Skala 5. Generieren Sie einen Datensatz im Produktionsmaßstab 6. Bereitstellung in der Entwicklungs-/Testumgebung

Die Transformation: Vom Datenengpass zur Datenfülle

Von:

• Wochen/Monate Wartezeit auf Datenzugriff
• Begrenzte, veraltete Datensätze
• Externe Partnerschaften gesperrt

An:

• Minuten zum Generieren eines beliebigen Datensatzes
• Unbegrenzte, frische, anpassbare Daten
• Externe Zusammenarbeit ohne Datenschutzbedenken

Der ultimative Vorteil: Trainieren Sie ML-Modelle für seltene Randfälle.

Beginnen Sie mit der Generierung synthetischer Finanztransaktionen und entsperren Sie Ihr Team.

Lassen Sie den Datenzugriff nicht zu Ihrem Engpass werden. Generieren Sie, was Sie brauchen, wann Sie es brauchen.