SAMEN.ai Library
Real-time fraudedetectie met AI voor financiële instellingen
Hoe Nederlandse banken graph AI, pattern recognition en explainable AI combineren om fraude te detecteren terwijl compliance intact blijft.
Hoe Nederlandse banken graph AI, pattern recognition en explainable AI combineren om fraude te detecteren terwijl compliance intact blijft.
Het probleem: te veel alerts, te weinig inzicht
Compliance-teams bij grote banken verwerken dagelijks duizenden transactie-alerts. Het merendeel blijkt na handmatige review false positive te zijn, wat leidt tot alert fatigue en het risico dat echte fraudepatronen over het hoofd worden gezien. Traditionele systemen kijken vooral naar individuele transacties en missen de complexe netwerken van gerelateerde personen en bedrijven die professionele fraudeurs opzetten. Toezichthouders zoals De Nederlandsche Bank en de Europese Centrale Bank verwachten van instellingen dat ze niet alleen fraude detecteren, maar ook kunnen uitleggen hoe het systeem tot een beslissing komt. Black-box AI-modellen voldoen niet aan deze eis. Daarom is explainable AI essentieel geworden in de financiële sector.
78% van alerts in traditionele systemen blijkt false positive
Traditionele systemen versus AI-gestuurde detectie
De oplossing: graph AI met explainable insights
Onze aanpak combineert drie lagen: graph AI analyseert het netwerk van relaties tussen rekeninghouders, bedrijven en transacties. Pattern recognition modellen identificeren afwijkende patronen in transactiegedrag. En explainable AI (SHAP-waarden) vertaalt modelbeslissingen naar begrijpelijke verklaringen voor compliance-officers. Het systeem draait in een Azure-omgeving binnen de EU, waarbij alle data on-premise blijft of via beveiligde API-koppelingen wordt verwerkt. Elke alert komt met een volledige audittrail: welke transacties hebben bijgedragen aan de score, welke netwerkverbindingen zijn relevant, en welke features het sterkst wegen in het modelbesluit. Dit voldoet volledig aan de eisen van toezichthouders en de AI Act.
Praktijkvoorbeeld: netwerk-analyse in actie
Bij een Nederlandse bank identificeerde het systeem een fraudenetwerk van 23 gerelateerde bedrijven die circulaire transacties uitvoerden. Traditionele systemen hadden individuele transacties als normaal geclassificeerd omdat ze onder drempelwaarden bleven. De graph AI herkende echter het patroon: geld stroomde tussen rechtspersonen met overlappende UBO's (Ultimate Beneficial Owners), steeds net onder rapportagegrenzen. De compliance-officer ontving een dashboard met de netwerkvisualisatie, tijdlijn van transacties, en SHAP-scores per feature. Binnen twee uur was het dossier compleet voor rapportage aan de FIU. Zonder AI had deze case weken kunnen duren en mogelijk onopgemerkt kunnen blijven.
340% meer complexe fraudenetwerken geïdentificeerd versus traditionele systemen
Impact op detectie en doorlooptijd
Implementatie in zes weken
We starten met een pilot op een deelset van je transactiestroom. Week 1-2: data-ontsluiting en eerste graph-modellen trainen op geanonimiseerde historische data. Week 3-4: pattern recognition afstemmen en eerste alerts valideren met je compliance-team. Week 5-6: integratie met bestaande case management systemen en training van eindgebruikers. Het systeem integreert met je bestaande tooling: alerts kunnen worden doorgestuurd naar je case management platform, rapportages exporteren naar je audit-systeem, en dashboards embedden in je compliance-portal. Voor grotere banken bieden we ook white-label oplossingen waarbij ons AI-platform onder jouw huisstijl draait.
Volgende stappen
Wil je zien hoe dit werkt voor jouw specifieke situatie? We bieden een gratis quickscan waarin we met jouw compliance-team doorlopen welke fraudepatronen jullie het meest raken en hoe AI-detectie daar direct impact kan hebben. Boek direct een sessie via onderstaande link. Voor technische teams hebben we ook een diepere technical briefing beschikbaar waarin we de architectuur, model-choices en security-setup in detail doornemen. Beide sessies zijn vrijblijvend en geven je direct inzicht in de mogelijkheden.
Fraudedetectie is een van de meest uitdagende vraagstukken voor financiële instellingen. Traditionele rule-based systemen genereren te veel false positives, terwijl geavanceerde fraudeurs steeds slimmer worden in het omzeilen van controles. De combinatie van graph AI, pattern recognition en explainable AI biedt een doorbraak: fraudedetectie die zowel nauwkeurig is als volledig transparant voor compliance-teams en toezichthouders.
Plan vervolgstap
Koppel deze use-case direct aan jouw branch, afdeling of toolstack. We laten je live zien hoe het aansluit op Solutions, Industries, Departments en de AI-tools pagina.