Wir entwickeln die Zukunft der Betrugserkennung
arehutivoaheon entstand aus einem simplen Gedanken: Warum brauchen Finanzanalysten Wochen, um Muster zu entdecken, die ein gut trainiertes Modell in Sekunden sieht? Seitdem bauen wir Systeme, die genau das können.
Wie alles begann – ehrlich gesagt, eher zufällig
Unsere Gründer trafen sich 2018 bei einer Banking-Konferenz in Frankfurt. Beide waren frustriert vom selben Problem: traditionelle Regelwerke für Betrugserkennung versagten bei neuen Betrugsmustern komplett. Die Lösung? Modelle, die selbst lernen, statt starren Regeln zu folgen.
Im Frühjahr 2019 starteten wir mit vier Leuten in einem Co-Working-Space in Langenhagen. Die erste Version unserer Plattform war noch ziemlich roh – aber sie funktionierte. Bis Ende des Jahres hatten drei mittelständische Banken Interesse gezeigt.
2021 kam der Durchbruch mit einem Projekt bei einer deutschen Direktbank. Unser System erkannte ein komplett neues Phishing-Schema drei Wochen früher als herkömmliche Methoden. Das sprach sich rum.
Heute arbeiten 23 Menschen bei arehutivoaheon – jeder bringt spezielles Know-how mit, von Deep Learning über Verhaltensanalyse bis zu Finanzregulatorik.
Wofür wir stehen – keine leeren Versprechen
Maschinelles Lernen in der Finanzbranche bedeutet nicht einfach "KI draufklatschen und hoffen". Es bedeutet präzise Modelle, verständliche Ergebnisse und kontinuierliche Verbesserung durch echte Daten.
Transparente Methodik
Jedes Modell, das wir entwickeln, kommt mit vollständiger Dokumentation. Sie verstehen genau, wie Entscheidungen getroffen werden – keine Black Box.
Pragmatische Lösungen
Wir entwickeln keine hochkomplexen Systeme, wenn ein einfacheres Modell dieselben Ergebnisse liefert. Komplexität nur da, wo sie wirklich nötig ist.
Langfristige Partnerschaften
Betrugserkennung entwickelt sich ständig weiter. Wir bleiben dran – durch regelmäßige Modell-Updates und neue Trainingszyklen basierend auf aktuellen Daten.
Die Menschen hinter den Modellen
Unsere Arbeit funktioniert nur, weil wir unterschiedliche Perspektiven zusammenbringen – von Mathematik über Softwareentwicklung bis zur praktischen Bankerfahrung.
Dr. Florin Munteanu
Leiter KI-Entwicklung
Florin promovierte in München über neuronale Netze für Zeitreihenanalyse. Vorher hat er fünf Jahre bei einer Rückversicherung gearbeitet und dort Risikobewertungsmodelle gebaut. Bei arehutivoaheon verantwortet er die Architektur unserer ML-Pipelines.
Zara Eckstein
Direktorin Anomalie-Forschung
Zara kam 2020 zu uns, nachdem sie bei einer Berliner Fintech-Firma Betrugsbekämpfung aufgebaut hatte. Sie kennt die Tricks und Muster aus der Praxis – und weiß genau, welche Features ein Modell braucht, um echte Bedrohungen zu erkennen.
Möchten Sie mehr über unsere Arbeit erfahren?
Wir erklären Ihnen gerne, wie maschinelles Lernen konkret für Ihre Finanzprozesse funktionieren kann – ohne Marketing-Versprechen, nur praktische Einblicke.