Hawk

So steigst du ein

Schritt 1: Kontaktiere Hawk über hawk.ai für eine Erstberatung — das Team analysiert euer aktuelles AML-Setup, Transaktionsvolumen und False-Positive-Quote und zeigt, welche Module sofort Wirkung hätten.

Schritt 2: Starte mit dem Modul, das euren größten Schmerzpunkt adressiert: Typischerweise ist das Transaktionsmonitoring (TM) mit zu vielen False Positives. Hawk integriert sich über Standard-APIs in bestehende Core-Banking-Systeme.

Schritt 3: Kalibriere die KI-Overlay-Schicht auf eure Kundenstruktur. Hawk lernt aus den Entscheidungen eurer Compliance-Analysten und priorisiert Alerts basierend auf dem echten Risikoprofil — nicht nach starren Regelschwellenwerten.

Ein konkretes Beispiel

Eine deutsche Direktbank mit 800.000 Kunden kämpfte mit 5.000 Transaktionsmonitoring-Alerts pro Monat, von denen 94 % False Positives waren. Compliance-Analysten verbrachten ihre Zeit mit dem Abarbeiten von Rauschen statt echter Verdachtsfälle. Nach der Hawk-Einführung sank die False-Positive-Quote auf unter 70 % — die Analysten konnten das Volumen ohne Aufstockung des Teams bewältigen. Echte Verdachtsfälle wurden schneller eskaliert, weil das KI-Scoring die Priorität vorgibt.

Gut kombiniert mit

• FICO Falcon — FICO Falcon für Kartenbetrug, Hawk für AML und Geldwäschebekämpfung als komplementäre Sicherheitsschichten
• Featurespace ARIC — beide Plattformen bieten ML-basierte Behavioral Analytics; Featurespace stärker im Betrugsbereich, Hawk stärker im AML-Compliance-Kontext
• Stripe Radar — für Fintechs, die Zahlungsbetrug auf der Transaktionsebene neben AML-Compliance abdecken müssen