Kundenstimmen & Erfolgsgeschichten

Herausforderung: Die Bank verarbeitete täglich über 500.000 Transaktionen und kämpfte mit hohen Raten von Fehlalarmen bei der Betrugserkennung. Das existierende regelbasierte System produzierte 40% falsch-positive Warnungen, was zu Kundenfrustration und hohen manuellen Prüfungskosten führte.

Lösung: Nova Intelligence implementierte ein ensemble-basiertes Anomalie-Erkennungssystem mit Isolation Forests, Autoencoders und temporaler Mustererkennung. Das System analysiert Transaktionsmuster, Nutzerverhalten und kontextuelle Faktoren in Echtzeit.

Ergebnis: Nach 3-monatiger Implementierung und 2-monatiger Optimierungsphase erreichte das System eine Betrugserkennungsrate von 98% bei einer Reduktion der Fehlalarme um 75%. Die jährlichen Einsparungen belaufen sich auf CHF 2.8 Millionen durch reduzierte Prüfungskosten und verhinderte Betrugsfälle.

Herausforderung: 12 Schweizer Kliniken wollten gemeinsam KI-Modelle für seltene Krankheitsdiagnosen entwickeln, konnten aber aus Datenschutzgründen keine Patientendaten teilen. Einzelne Kliniken hatten zu wenige Fälle für effektives Training.

Lösung: Nova Intelligence entwickelte eine Federated Learning-Plattform, die es ermöglichte, KI-Modelle kollaborativ zu trainieren, ohne dass Patientendaten die Kliniken verlassen. Differentielle Privatsphäre und sichere Aggregation gewährleisteten höchste Datenschutzstandards.

Ergebnis: Das kollaborativ trainierte Modell erreichte 92% Genauigkeit bei der Diagnose seltener Autoimmunerkrankungen - 28% besser als Einzelmodelle. Die Plattform ermöglicht kontinuierliches Lernen und wurde als Referenzimplementierung für weitere medizinische Konsortien adoptiert.