Betrug erkennen,
bevor er passiert
Unsere Technologie analysiert Mausbewegungen und Touch-Eingaben in Echtzeit — und enthüllt die kognitiven Muster hinter betrügerischem Verhalten.
Live Demo
Bewegen Sie Ihre Maus über den Tracking-Bereich und beobachten Sie die Echtzeit-Analyse.
So funktioniert es
Von der Erfassung bis zur Erkennung — in Millisekunden.
Erfassen
JavaScript trackt Mausbewegungen — X/Y-Koordinaten mit Millisekunden-Präzision.
Analysieren
Submovements werden auf Abweichung und Geschwindigkeit untersucht.
Erkennen
Bayesianische Modelle identifizieren Anomalien mit bis zu 87% AUC.
Wissenschaftlich fundiert
Publiziert in MIS Quarterly — einem Top-Journal für Informationssysteme.
Response Activation Model
Konkurrierende Handlungsoptionen (ehrlich vs. betrügerisch) erzeugen motorische Interferenz — der Mauszeiger wird zu beiden Zielen gezogen, was die Abweichung erhöht.
Cognitive Load Theory
Eine glaubwürdige Lüge zu formulieren beansprucht mehr Arbeitsgedächtnis, was die motorische Ausführung verlangsamt.
Kognitive Dissonanz
Der moralische Konflikt zwischen dem Wissen, dass Betrug falsch ist, und der Entscheidung dazu führt zu Zögern — sichtbar in der Mausbewegung.
Weinmann, M., Valacich, J. S., Schneider, C., Jenkins, J. L., & Hibbeln, M. (2022). The Path of the Righteous: Using Trace Data to Understand Fraud Decisions in Real Time. MIS Quarterly, 46(4), 2317–2336.
Anwendungsbereiche
MindSignals lässt sich überall dort einsetzen, wo Online-Formulare und Betrugsrisiken zusammentreffen.
Versicherungsbetrug
Schadensmeldungen in Echtzeit prüfen und verdächtige Eingabemuster erkennen.
Online-Zahlungen
Betrugserkennung bei Transaktionen und Kreditanträgen.
E-Commerce
Falsche Rücksendeansprüche und manipulierte Bewertungen identifizieren.
Bildung
Kognitive Überlastung bei Online-Prüfungen erkennen.
UX-Forschung
Nutzerfrustration und emotionale Reaktionen messen.
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