Banken haben Schwierigkeiten mit der Überprüfung von Zahlungsempfängern aufgrund uneinheitlicher Namensformate, Tippfehler und Sonderzeichenvariationen zwischen Finanzinstituten. Bis zu 20 % der Zahlungen scheitern, weil Namen nicht übereinstimmen, was zu jährlichen Verlusten von 3 Milliarden Euro durch fehlgeschlagene oder fehlgeleitete Transaktionen führt. Manuelle Korrekturen erhöhen die Betriebskosten, während starre Systeme unnötige Ablehnungen verursachen. Die neue SEPA Instant VoP-Regulierung, die bis Oktober 2025 verpflichtend wird, erfordert, dass Banken Zahlungsempfänger in Echtzeit überprüfen.
Traditionelle Abgleichsmethoden führen zu Fehlalarmen und Compliance-Risiken, wodurch es schwieriger wird, Sicherheit und Benutzererfahrung in Einklang zu bringen. Eine flexible, KI-gestützte VoP-Lösung ist entscheidend, um Fehler zu reduzieren, Betrug zu verhindern und Zahlungsprozesse zu optimieren.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigen Banken eine flexible und adaptive VoP-Lösung, die es ihnen ermöglicht, Verifizierungseinstellungen fein abzustimmen, die Abgleichgenauigkeit zu optimieren und Fehlalarme zu reduzieren, ohne die Sicherheit zu gefährden. Die konfigurierbaren Abgleichsalgorithmen und Schwellenwerte von ImPAI geben Banken volle Kontrolle über die Zahlungsempfängerprüfung. Durch Anpassung der Parameter und Simulation von Ergebnissen können Institute die Auswirkungen verschiedener Abgleichstrategien testen, bevor sie diese in den Live-Betrieb übernehmen.
Unsere ImPAI VoP-Lösung wurde für die SEPA Instant-Konformität entwickelt und gibt Banken volle Kontrolle über die Zahlungsempfängerprüfung. Sie minimiert Fehler und erhöht die Erfolgsquote von Transaktionen. Dank konfigurierbarer Algorithmen, Echtzeitvalidierung und Simulationstools können Banken ihre Abgleichslogik optimieren, Fehlalarme reduzieren und Prozesse effizienter gestalten – alles auf einer API-first-Microservices-Plattform.
Unsere VoP-Lösung nutzt einen mehrschichtigen Abgleichsansatz, um Namensinkonsistenzen, Tippfehler und Formatierungsabweichungen zwischen Finanzinstituten zu bewältigen. Banken können die Abgleichsempfindlichkeit mithilfe vordefinierter Einstellungen anpassen oder proprietäre Algorithmen feinabstimmen, um die Verifizierungsgenauigkeit zu optimieren, während Betrugspräventionskontrollen aufrechterhalten werden.