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Mit Feuer gegen Feuer: Die Rolle von KI im Kampf gegen Instant-Payment-Betrug
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Die schnelle Evolution und globale Einführung von Echtzeit-Zahlungssystemen markiert einen entscheidenden Wendepunkt im globalen Finanzökosystem, verbessert die Volkswirtschaften und die finanzielle Inklusion … und schafft neue Möglichkeiten für Kriminalität. Ein ungewollter Vorteil der alten Systeme, die Tage oder Wochen benötigen, um Transaktionen zu verarbeiten, ist die zusätzliche Zeit, die Finanzinstituten haben, um Betrug zu identifizieren und zu verhindern. Transaktionen, die in Sekunden verarbeitet werden, haben einen positiven Einfluss auf Effizienz und Kundenerlebnisse, aber diese Geschwindigkeit macht es unglaublich herausfordernd, Betrug zu erkennen und darauf zu reagieren, insbesondere im großen Maßstab. Die relative Neuheit von Instant-Payments schafft auch ein fruchtbares Umfeld für Kriminalität, da Betrüger versuchen, potenzielle Lücken in den digitalen Transformationen von Unternehmen auszunutzen. Diese Herausforderungen kommen mit hohen Kosten: US News & World Report fand heraus, dass 65% der Erwachsenen sich vor Cyber-Angriffen sorgen, und in den USA beliefen sich die Verluste durch Betrug im letzten Jahr auf über $10 Milliarden.
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Finanzdienstleistungen hat eine weitere Ebene der Komplexität hinzugefügt, sowohl in Bezug auf die Ermöglichung von hochentwickelten Finanzverbrechen als auch auf die Festigung der Verteidigung dagegen. Diese Tools geben Betrügern eine beispiellose Geschwindigkeit, Präzision und Skalierbarkeit, die traditionelle Sicherheitsmaßnahmen überfordern kann. Als Ergebnis ist KI-gestützter Finanzbetrug auf dem Vormarsch. Insbesondere synthetischer Identitätsbetrug – bei dem Betrüger echte Daten mit falschen Daten vermischen, um falsche Profile zu erstellen, die echt aussehen – hat in den letzten Jahren einen astronomischen Anstieg erlebt; nach einigen Schätzungen werden 95% der synthetischen Identitäten von Finanzinstituten nicht erkannt.
Das Verständnis dieser Dynamiken und die strategische Einsetzung von KI, um KI-gestützten Betrug zu bekämpfen, sind von entscheidender Bedeutung, um das globale Finanzökosystem zu schützen.
Alles beginnt mit Signalen
Je granularer die Anti-Betrugs-Daten eines Unternehmens sind, desto besser ist es darauf vorbereitet, KI-Systeme zu trainieren, um versuchte Fälschungen zu erkennen und zu markieren. KI-Systeme benötigen die Erkenntnisse, die Daten liefern, auch als Signale bezeichnet; sobald sie mit einem Rahmen verbunden sind, der es ermöglicht, diese Signale zwischen Peers zu teilen, desto größer ist die Fähigkeit, die tatsächlichen Daten zu schützen. Je mehr persönliche Informationen ein Krimineller über KI verfügt, desto besser kann er durch Sicherheitsnetze schlüpfen. Die Einschränkung des Zugangs von Kriminellen zu Daten-Signalen ist ein wichtiger Teil des Schutzes von Personen und Unternehmen, aber häufige Verletzungen haben den kriminellen Markt mit einer Vielzahl hochsensibler Daten geflutet. Die Kosten, um die vollständigen Anmeldeinformationen eines durchschnittlichen Amerikaners – Sozialversicherungsnummer, Name, Geburtsdatum usw. – auf dem dunklen Web zu kaufen, betragen nur 8 Dollar.
Die bessere Option ist es, sicherzustellen, dass die Anti-Betrugs-KI-Systeme der Banken Zugang zu mehr und besseren Daten-Signalen haben als Kriminelle. Wenn es um Echtzeit-Zahlungen geht, bedeutet dies, dass größere, globale Zahlungsunternehmen, die seit Jahrzehnten auf dem Markt sind, einen deutlichen Vorteil haben. Sophistierte Organisationen, die Milliarden von Transaktionen und Billionen von Dollar verarbeiten, haben viel mehr Informationen zur Verfügung, haben seit Jahren KI eingesetzt und sind in Bezug auf Know-your-Customer- (KYC-) Verhaltensweisen und Muster Lichtjahre voraus. Zum Beispiel können Verhaltensbiometrie – Tippmuster, Mausbewegungen, Touch-Dynamik usw. – helfen, einzigartiges Verhalten zu analysieren und Abweichungen zu markieren. Als kontinuierlicher Authentifizierungsprozess kann dies Finanzinstituten einen Vorteil gegenüber kriminellen Akteuren verschaffen. Insgesamt kann diese riesige Menge an globalen Daten Finanzinstituten helfen, nicht nur versuchten Betrug zu verhindern, sondern auch zukünftigen Betrug vorherzusagen.
Netzwerkeffekte als Schutz für Banken
Kleine und mittelständische Banken sind am anfälligsten für KI-gestützten Finanzbetrug, da sie im Allgemeinen weniger Daten als ihre größeren Peers haben und weniger Ressourcen für Sicherheitsinvestitionen zur Verfügung haben. Eine Lösung besteht darin, sich mit globalen Zahlungsprozessoren zu verbinden und so Zugang zu viel größeren Signalen und fortschrittlicheren KI-gestützten Betrugsbekämpfung zu erhalten. Da es im Interesse des Zahlungsunternehmens liegt, so viel Betrug wie möglich zu verhindern, gibt es keine bedeutende Differenzierung zwischen der Sicherheit, die verschiedenen Bankenebenen angeboten wird; die Kunden kleiner/regionaler Banken sind genauso geschützt wie ihre größeren Peers.
Ein weiterer Vorteil der Teilnahme an diesem großen Ökosystem ist die Fähigkeit der Banken, mehr über ihre eigenen Kunden zu erfahren. Mehr und bessere Kundendaten helfen Banken, Makrotrends früher zu erkennen, sowie möglicherweise übersehene Lücken oder Kundenbedürfnisse. Diese Informationen helfen ihnen, benötigte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Über die Freigabe neuer potenzieller Einnahmequellen für die Bank hinaus verbessern bessere Produkte die Kundenzufriedenheit und – mit entsprechenden Sicherheitsvorkehrungen – tragen zu einem sichereren Finanzökosystem bei.
Die Verbreitung von Echtzeit-Zahlungen und der gleichzeitige Anstieg von KI-gestützten Finanzverbrechen erfordern einen Paradigmenwechsel in den Sicherheitsstrategien. Die Zukunft der Finanzsicherheit liegt in der nahtlosen Integration von KI in alle Aspekte der Sicherheitsoperationen. Durch die Nutzung der Macht von KI und der Netzwerkeffekte großer Zahlungspartner können Finanzinstituten nicht nur sich selbst gegen aktuelle Bedrohungen und Verluste schützen, sondern auch zukünftige Risiken vorhersehen und mindern. Die Zusammenarbeit zwischen Finanzinstituten, Regulierungsbehörden und Technologieanbietern wird entscheidend sein, um robuste Sicherheitsrahmen zu entwickeln, die mit den sich entwickelnden Bedrohungen Schritt halten können. Durch die Zusammenarbeit zwischen Finanzinstituten, Regulierungsbehörden und Technologieanbietern können Finanzinstituten nicht nur sich selbst gegen aktuelle Bedrohungen und Verluste schützen, sondern auch zukünftige Risiken vorhersehen und mindern.
