Im ersten Schritt scannt die KI die jeweiligen Parameter jeder eingehenden und ausgehenden Transaktion auf Abweichungen vom Standard. Dabei werden typische Angriffsvektoren durch Abgleich mit aktuellen Bedrohungsdatenbanken identifiziert. Nahezu ohne Zeitverzug läuft gleichzeitig eine Vor-Kategorisierung: harmlose Vorgänge werden routinemäßig abgelegt, riskante werden für nachfolgende Prüfungen markiert. Die Systemarchitektur ist so gestaltet, dass sie eine ständige Aktualisierung potenzieller Bedrohungsmuster über Cloud-basierte Updates ermöglicht. Die Besonderheit liegt darin, dass diese Prüfung systemunabhängig und ohne Eingriff in die Kundensysteme funktioniert.

Im Abschluss folgt die Umsetzung automatisch oder manuell initiierter Maßnahmen. Dazu zählen zum Beispiel die Sperrung verdächtiger Vorgänge, Information von Partnern oder die Anpassung von Prüfparametern für künftige Fälle. Ein Quality-Loop garantiert, dass aus jedem Vorfall datenbasiert gelernt wird. Das Monitoring liefert im Nachgang nicht nur Reports, sondern aktualisiert fortlaufend die Systemregeln. So entsteht eine selbstverbessernde Architektur, die Schritt für Schritt robuster wird – bei voller Kontrolle durch die Verantwortlichen.