Sardine ist eine KI-native Plattform zur Betrugsprävention, KYC-Onboarding und AML-Compliance. Besonderes Merkmal: Device Intelligence und Behavioral Biometrics erfassen bereits während des Onboardings unsichtbare Verhaltensmuster — Tipprhythmus, Geräteneigung, Scrollverhalten — und erkennen damit synthetische Identitäten und automatisierte Angriffe, die klassische Dokumentenprüfungen passieren.
Kosten: Preise ausschließlich auf Anfrage; nutzungsbasiertes Enterprise-Modell. Kein Self-Service-Einstieg.
Stärken
- Behavioral Biometrics während des Onboardings — erkennt Bots, Farmen und synthetische Identitäten durch Geräteverhalten
- Device Intelligence mit 4.000+ Geräte- und Netzwerksignalen für Fingerprinting ohne Cookies
- Kombiniert KYC, KYB, Transaktionsmonitoring und AML-Screening in einer API
- Explainability-Layer: jede Risikoentscheidung wird mit konkreten Signalen begründet
- Series-C-finanziert (70 Mio. USD, Februar 2025); 300+ Unternehmenskunden inkl. FIS, Deel, GoDaddy
Einschränkungen
- Ausschließlich US-Datenhosting — kritisch für DSGVO-sensitive europäische Institute
- Kein öffentliches Pricing, kein Self-Service-Einstieg — komplexer Evaluierungsprozess
- Kein Deutsch-Support dokumentiert
- Verhaltensbiometrische Daten sind Art. 9 DSGVO Sonderkategorie — erhöhter rechtlicher Aufwand
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So steigst du ein
Schritt 1: Kontaktiere Sardine über sardine.ai für eine Demo. Erkläre deinen konkreten Problemkontext: Onboarding-Volumen, aktuell festgestellte Betrugsrate und welche Signale du bereits erhebst. Sardine bietet einen PoC-Modus, in dem das Device-Intelligence-SDK parallel zum bestehenden System läuft.
Schritt 2: Binde das JavaScript- oder Mobile-SDK in deinen Onboarding-Flow ein. Das SDK erhebt Geräte- und Verhaltenssignale bereits vor dem ersten Klick und übergibt eine Session-ID an die Sardine-API. Die KYC- und AML-Entscheidung läuft dann serverseitig.
Schritt 3: Konfiguriere Risikoschwellen und Review-Queues im Sardine-Dashboard. Verdächtige Sessions erhalten einen Risk Score mit konkreten Signalen — Entscheidungen können automatisch blockieren, in manuelle Review übergeben oder in Echtzeit ergänzend überprüft werden.
Ein konkretes Beispiel
Ein US-amerikanisches BNPL-Fintech mit 50.000 Neukunden pro Monat bemerkte, dass 3,2 % seiner Neukonten synthetische Identitäten mit manipulierten Bonitätsdaten enthielten — erkannt erst nach dem ersten Zahlungsausfall, nicht beim Onboarding. Nach Integration von Sardine sank die Rate um 68 % innerhalb des ersten Quartals: Das Device Intelligence SDK erkannte Onboarding-Sessions aus virtuellen Maschinen, identischen Gerätefingerabdrücken und unnatürlichen Tippmustern — Signale, die Dokumentenprüfung und Kreditauskunft nicht sehen.
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