Wedect ergänzt Ihre vorhandenen Transaktionsdaten um eine Analyseebene. Sie erkennt Verlust- und Betrugsmuster, die in keiner einzelnen Transaktion sichtbar werden.
Transaktionsrisiken erkennen
Im produktiven EinsatzLäuft bereits.
Transaktionsrisiken erkennen
Wedect ergänzt Ihre vorhandenen Transaktionsdaten um eine Analyseebene. Sie erkennt Verlust- und Betrugsmuster, die in keiner einzelnen Transaktion sichtbar werden.
Was niemand offen ausspricht
Jeder Fall, den Ihr Team abgeschlossen hat, begann anderswo: mit einem Hinweis, einer Beschwerde, einer Inventurdifferenz oder einem Muster, das zu auffällig war, um es zu übersehen. Die Berichte haben es im Nachhinein bestätigt. Aufgedeckt haben sie es nie.
Sechshunderttausend Zeilen, auf elf verschiedene Arten gefiltert. Sie können Retouren nach Terminal sortieren. Aber nicht fragen, ob eine Retoure drei Tage später zu einem Verkauf in einer anderen Filiale gehört.
Sie haben sie nach dem letzten Vorfall angelegt. Im ersten Monat schlug sie viertausendmal an. Im zweiten hat sie jemand abgeschaltet. Niemand widersprach.
Sie prüfen eine Stichprobe und hoffen, dass sie die übrigen 98 % abbildet. Ob das tatsächlich so ist, können Sie nicht feststellen.
Im Oktober erfahren Sie von einem Muster, das im März begonnen hat. Bis dahin hat es sich vierzigmal wiederholt.
Sie finden durchaus etwas. Nur nicht die unauffälligen Fälle.
Warum es verborgen bleibt
Keine Regel wird verletzt. Kein Alarm wird ausgelöst. Der Mantel liegt wieder im Regal, die Punkte sind eingelöst, und der Kette fehlt der Wert von beidem. Keine einzelne Transaktion ist der Schuldige.
Das Problem ist nicht, dass Ihr Team nicht genau genug hinsieht. Bei der Betrachtung einzelner Transaktionen gibt es schlicht nichts zu sehen. Und genau darauf beschränken sich Ihre Werkzeuge.
Ein Kunde kauft einen Mantel.
Er erhält dafür Treuepunkte.
Er löst die Punkte in einer anderen Filiale ein.
Er gibt den Mantel zurück.
Wie finden Sie also etwas, das in keinem einzelnen Datensatz sichtbar ist?
Der Perspektivwechsel
Kunde, Filiale, Terminal, Produkt, Zahlung, Retoure, Punkte, Gutschein: in einem gemeinsamen Graphen verbunden und über die Zeit verfolgt. Mantel, Punkte und Erstattung sind keine drei unabhängigen Datensätze mehr. Sie bilden ein Muster. Sobald dieses Muster benannt ist, werden auch alle weiteren Vorkommen sichtbar: über sämtliche Filialen hinweg und so weit zurück, wie Ihre Daten reichen.
Was auf Ihrem Schreibtisch landet
Priorisiert, jeder Fall mit einer verständlichen Begründung. Ihr Team braucht nicht noch mehr Alarme. Es ignoriert sie seit Jahren. Es braucht eine Liste, die sich tatsächlich abarbeiten lässt, und eine Begründung, die auch in der nächsten Besprechung trägt.
Eine produktive Installation · zuletzt abgeschlossenes Jahr
~1 Mio. $ Transaktionsvolumen im Zusammenhang mit markierten Mustern.
Fall 4471 · 87
Verkauf → Punkte → Einlösung in anderer Filiale → Erstattung
Teil von 8 ähnlichen Abläufen am selben Terminal mit vergleichbaren Produkten innerhalb der letzten 30 Tage.
| Ort | Filiale A · Terminal 3 |
|---|---|
| Wiederholung | 8 verknüpfte Abläufe · 30 Tage |
| Zeitraum | 12. Feb. – 14. März |
Fall 5120 · 79
Wiederholte manuelle Rabattvergabe
Der manuelle Rabattsatz dieses Terminals lag elf Wochen in Folge beim Vierfachen des Filialdurchschnitts.
| Ort | Filiale B · Terminal 1 |
|---|---|
| Abweichung | 4× Filialdurchschnitt |
| Zeitraum | 11 aufeinanderfolgende Wochen |
Fall 5233 · 91
Verkauf in Zielperiode → Erstattung in Folgeperiode
7 Verkäufe an den letzten drei Tagen der Zielperiode; 6 davon wurden in der ersten Woche der Folgeperiode erstattet.
| Ort | Filiale C · 2 Terminals |
|---|---|
| Wiederholung | 7 Verkäufe · 6 Erstattungen |
| Zeitraum | Ende der Zielperiode |
So wird jeder Fall bereitgestellt. Die Zahlen bezeichnen zur Prüfung empfohlene Fälle und das damit verbundene Transaktionsvolumen, keine bestätigten Verluste.
Bereitstellung
Keine Daten verlassen Ihr Haus. Kein neuer Anbieter verwahrt Ihre Transaktionen. Und die Unterlagen, die Ihre Rechtsabteilung anfordern wird, sind bereits dabei.
REST · Datenbank · Kafka · Stapelverarbeitung · Data Warehouse
Lokal oder in Ihrer privaten Cloud. Transaktions- und Kundendaten verlassen Ihre Infrastruktur nicht.
Nur das Revisionsteam sieht die Risikowerte. Identitäten bleiben maskiert, bis ein Fall geöffnet wird. Aufbewahrungsfristen werden festgelegt und durchgesetzt.
Vorlage zur Folgenabschätzung, Verzeichnis der Datenverarbeitung, Mitarbeiterinformation und Löschrichtlinie: mit der Bereitstellung geliefert, für DSGVO und KVKK.
Im produktiven Einsatz
Wo dieselben Muster auftreten
Wenn Ihre Kette an mehr als nur wenigen Standorten Retouren, Rabatte oder ein Treueprogramm anbietet, treten dieselben Transaktionsketten auf.
Wir analysieren sechs Monate Transaktionsdaten einer Ihrer Filialgruppen und gehen die Fälle mit Ihrem Revisionsteam durch. Sie beurteilen die Ergebnisse, nicht wir. Ohne Änderungen an Ihrem POS- oder ERP-System.