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Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz bei der Betrugsaufdeckung?

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November 6, 2023 - Gastautorin

Trotz der Fortschritte bei der Betrugserkennung sind viele Privatpersonen und Unternehmen immer noch mit den Auswirkungen von Finanzkriminalität konfrontiert. Tatsächlich erreichten die Verluste durch Betrug bei Online-Zahlungen im elektronischen Handel 41 Milliarden USD im Jahr 2022 weltweit. Trotz der Bemühungen von Betrugserkennungstechnologien finden Cyberkriminelle Schlupflöcher, um weiterhin Geld von unschuldigen Kunden zu stehlen.

Künstliche Intelligenz als Mittel zum Schutz vor Betrug zu nutzen, ist von größter Bedeutung. Sie ebnet bereits den Weg für die Betrugsprävention, um Ihre Kunden vor Finanzkriminalität zu schützen.

Was ist künstliche Intelligenz und wie wirkt sie sich auf die Betrugserkennung aus?

Sie haben vielleicht schon von künstlicher Intelligenz in Bezug auf viele Branchen gehört, darunter auch die Finanzkriminalität. Unter künstlicher Intelligenz versteht man derzeit maschinell lernende Software, die Aufgaben ausführen kann, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Sie kann Sprache verstehen und Muster erkennen, um Entscheidungen zu treffen, die früher von einem Menschen getroffen werden mussten. Software zur Betrugserkennung ist in der Regel online verfügbar und wird auf Platform-as-a-Service-Modellen (PaaS) wie Plattform.sh. Ein KI-System lernt aktiv aus jeder Erfahrung und kann wie ein Mensch denken, um komplexe Probleme zu lösen.

Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen kann KI Anomalien in Daten analysieren, um automatisch Hinweise auf Betrug zu finden. Das macht sie perfekt für die Aufdeckung von Betrugsfällen bei E-Commerce-Transaktionen. Sie können sogar aus früheren Betrugsfällen lernen, um neue Methoden für die Betrugsbekämpfung zu entwickeln und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Mit KI können Unternehmen betrügerische Transaktionen besser verhindern und sich in Zukunft vor finanziellen Verlusten schützen.

Wie wird KI bei der Betrugsaufdeckung eingesetzt?

Welche Rolle spielt KI derzeit bei der Aufdeckung von Betrug? Entwickler nutzen KI, um Karten- und E-Commerce-Betrug zu erkennen und gefälschte Konten zu finden. Die Entwickler setzen Algorithmen und Modelle ein, um große Datensätze zu analysieren und die maschinellen Lernfähigkeiten der KI mit der Zeit zu verbessern.

Dieser zunehmende Einsatz von KI-Technologien wird in Kombination mit verschiedenen Methoden zur Betrugsprävention eingesetzt werden, die nichts mit KI zu tun haben und bereits von innovativen E-Commerce-Unternehmen angewendet werden. Zum Beispiel wird die Backend-Infrastruktur weiterhin auf Programmiersprachen und PHP-Typ-Hinweis um sicherzustellen, dass der Code korrekt und genau ist.

Mit dieser Kombination aus KI- und Nicht-KI-Betrugspräventionstechniken können Unternehmen verschiedene Arten von Betrug auf ein Minimum reduzieren.

Schauen wir uns nun einige Möglichkeiten an, wie KI für die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug eingesetzt werden kann.

Erkennung von Kartenbetrug

Cyberkriminelle können auf viele Arten an Kartendaten gelangen. Sie können entweder kleine Geräte in Geldautomaten einbauen oder Datenverletzungenoder Malware auf dem Gerät des Opfers installieren. Diese Versuche können die Zahlungsgateways belasten, so dass es leichter ist, schnell Informationen zu stehlen. KI kann Kartenbetrug leicht erkennen, da sie nicht auf IPs angewiesen ist, um eingehende Bedrohungen zu reduzieren. Stattdessen überwacht die KI das Verhalten der Nutzer, um Hacking-Versuche von Menschen zu unterscheiden. Sie hindert Cyberkriminelle dann daran, an Informationen zu gelangen.

Sehen wir uns ein Beispiel für KI in Aktion an.

Sarah hat eine Kreditkarte, die von einer renommierten Bank ausgestellt wurde. Die Bank setzt ein KI-System ein, um Sarahs typisches Ausgabeverhalten zu analysieren, einschließlich der Orte, an denen sie ihre Transaktionen tätigt, der Höhe der Beträge und der Tageszeit, zu der sie Geld ausgibt. Um diese Informationen abzurufen, wird die Verhaltensanalyse auf große Datensätze angewendet.

Sarahs Kreditkarte wird für eine große Transaktion in einem Land verwendet, das sie noch nie besucht hat. Das KI-System der Bank erkennt die Transaktion als Anomalie, nachdem es Sarahs frühere Ausgabengewohnheiten analysiert hat.

Das KI-System gibt der Transaktion auf der Grundlage dieser Anomalie eine Risikobewertung. Je nach Ergebnis alarmiert die KI das Betrugsermittlungsteam der Bank. Sie enthält Informationen über die Transaktion und die Gründe für die Erkennung der Anomalie.

Das Betrugsermittlungsteam prüft die Meldung und versucht, die Legitimität der Transaktion zu überprüfen. Wahrscheinlich werden sie sich mit Sarah in Verbindung setzen und versuchen, die Transaktion zu genehmigen.

Wenn Sarah die Transaktion als rechtmäßig bestätigt, aktualisiert die Bank das KI-System mit dieser Information. Das System lernt aus diesem Feedback und passt sein Verständnis dessen, was als normales Verhalten gilt, an.

Gefälschte Konten

Betrüger nutzen Bots, um in kürzester Zeit Hunderte von gefälschten Konten zu erstellen. Mit Hilfe dieser gefälschten Konten können Cyberkriminelle Malware verbreitenverbreiten, Identitäten stehlen und Einzelpersonen betrügen.

KI kann dabei helfen, gefälschte Konten zu erkennen, indem sie Muster bei der Erstellung von Konten analysiert und auf Anzeichen von Malware oder Computerviren prüft. Sie wird gemeinsame Merkmale gefälschter Konten, wie Benutzernamen und Posting-Verhalten, identifizieren.

Anhand von Nutzerverhaltensmustern kann die KI Unterschiede zwischen legitimen und gefälschten Konten untersuchen. Gefälschte Konten zeigen oft ein ungewöhnliches Verhalten, z. B. das schnelle Posten großer Mengen von Inhalten oder sich wiederholende Aktionen.

Allerdings ist es wichtig zu wissen, dass die aktuelle Generation der KI-basierten Bot-Erkennung nicht zu 100 % narrensicher ist. Selbst der CEO von Twitter (jetzt X), Elon Musk, räumte in einem kürzlich geführten Interview ein, dass die Eindämmung von Bots auf der sozialen Plattform eine Herausforderung darstellt.

Diese niedrige Erfolgsquote ist größtenteils auf die Beschränkungen der Datensätze zurückzuführen, die zum Trainieren der KI verwendet werden. Schließlich können diese maschinellen Lernmodelle nur mit dem arbeiten, was wir ihnen beibringen. Aber wenn Unternehmen ihre Daten transparenter machen, wird sich die KI-Bot-Erkennung wahrscheinlich deutlich verbessern.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie KI gefälschte Konten erkennen kann.

Auf Instagram erstellt ein Nutzer namens "Jane Jones" ein Konto. Das KI-Betrugssystem hat bereits ein Verhaltensmuster festgestellt, wenn legitime Nutzer ein Konto erstellen, und notiert, wie oft Nutzer posten und wie viel Zeit sie online verbringen.

Um festzustellen, ob "Jane Jones" eine Fälschung ist, bewertet die KI, wie der Nutzer das Konto erstellt hat. Sie prüft das Profilbild und den Benutzernamen, um zu sehen, ob sie den Mustern für die Erstellung gefälschter Konten entsprechen.

Das System stellt fest, dass "Jane Jones" in nur einer Stunde seit der Erstellung des Kontos 50 Beiträge verfasst hat. Dies ist ein ungewöhnliches Verhalten, da echte Konten in der Regel weniger häufig und über einen längeren Zeitraum hinweg posten.

Das KI-System geht den Inhalt der Beiträge durch. Es erkennt, dass sich der Text in den Beiträgen wiederholt und für eine scheinbare Malware mit einem verdächtigen Domänennamen wirbt, um andere Nutzer zum Herunterladen zu animieren. Domänennamen werden als verdächtig eingestuft, wenn sie falsch geschrieben sind oder ungewöhnliche Top-Level-Domänen (TLDs) verwenden. Wenn eine Website echt ist, wird sie wahrscheinlich einen legitimen Domänennamen verwenden, so dass Sie über Suchmaschinen leicht zu der Website navigieren können.

"Jane Jones" sendet außerdem schnell Freundschaftsanfragen an viele Nutzer und führt wahllose Unterhaltungen mit kurzen, unsinnigen Nachrichten.

Aus diesem Grund hat das KI-System dem Konto einen Risikowert zugewiesen, der darauf hinweist, dass das Konto wahrscheinlich gefälscht ist. Diese Informationen werden an das Moderationsteam weitergeleitet, das das Konto manuell überprüft.

Aufdeckung von E-Commerce-Betrug

Aufdeckung von Betrug

KI kann eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung von E-Commerce-Betrug spielen, indem sie verschiedene Datenpunkte, Muster und Verhaltensweisen im Zusammenhang mit betrügerischen Aktivitäten analysiert.

Hier ein Beispiel dafür, wie KI E-Commerce-Betrug aufdecken kann.

Eine Etsy-Nutzerin namens Amy tätigt einen Kauf auf der Website. Das KI-Betrugssystem von Etsy hat bereits Amys typisches Kaufverhalten ermittelt, z. B. wie oft sie Artikel kauft und welche Produktkategorien sie normalerweise durchsucht. Normalerweise kauft Amy gerne Haushaltswaren.

Amy hat eine teure Bestellung für ein elektronisches Gerät mit beschleunigtem Versand aufgegeben. Das ist für sie ungewöhnlich, denn sie hat noch nie Elektronik gekauft oder für schnelleren Versand bezahlt. Die KI bemerkt dies und vergleicht Amys Rechnungs- und Lieferadresse. Sie stellt fest, dass beide Adressen erheblich voneinander abweichen und dass das Gerät, mit dem sie die Bestellung aufgegeben hat, nicht mit ihrer bisherigen Geschichte übereinstimmt.

Das KI-System untersucht die Produktbeschreibung des elektronischen Geräts und die Kundenrezensionen, um verdächtige Muster zu erkennen, z. B. eine große Anzahl ähnlicher, positiver Rezensionen. Die KI kann das Angebot als gefälscht kennzeichnen, wenn anormale Muster vorhanden sind.

Das KI-System stuft Amys Transaktion als hochriskant ein und leitet sie an das Betrugserkennungssystem von Etsy weiter.

In diesem Szenario überprüfte das Etsy-Team die Meldung und Amys Konto und stellte fest, dass es sich um einen Betrug handelte. Etsy kontaktierte daraufhin Amy, um die Transaktion zu überprüfen. Wenn ein hoher Verdacht besteht, kann Etsy die Transaktion automatisch sperren, bevor Amy kontaktiert wird.

Die Art und Weise, wie E-Commerce-Unternehmen mit potenziellem Betrug umgehen, hängt ganz von ihren eigenen Verfahren ab. Einige verwenden Remote-Manager-Software, um Warnungen für autorisierte Mitarbeiterteams zu generieren, damit diese schnell Maßnahmen ergreifen können.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI zur Betrugserkennung?

Die KI kombiniert die Leistungsfähigkeit der Technologie mit menschlich geführten Ansätzen, was sich bei der Aufdeckung von Betrugsfällen als nützlich erweist. Menschen machen Fehler, insbesondere bei der Analyse großer Datenmengen. Im Vergleich dazu kann KI betrügerische Aktivitäten fast sofort erkennen und die zuständigen Betrugserkennungsteams benachrichtigen.

Darüber hinaus kann KI bei der Erstellung von Schulungsmaterialien, der Empfehlung von Ressourcen und der Durchführung von Bewertungen helfen, um die laufenden Schulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen innerhalb dieser Teams zu unterstützen. KI kann auch Ihre automatisierten Webinare verbessern, indem sie Echtzeit-Interaktion durch Chatbots ermöglicht und den Teilnehmern adaptive Lernerfahrungen bietet,

Im Folgenden werden die wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI bei der Betrugsaufdeckung erläutert.

Genauigkeit

KI-Algorithmen können große Datenmengen mit hoher Präzision analysieren und dabei falsch-positive und -negative Ergebnisse, wie sie bei herkömmlichen regelbasierten Systemen üblich sind, reduzieren (aber noch nicht vollständig ausschließen).

Echtzeit-Detektion

KI ermöglicht die Überwachung und Erkennung betrügerischer Aktivitäten in Echtzeit, was ein schnelles Eingreifen und die Verhinderung von fortlaufendem Betrug ermöglicht. Mit dem Vonage Cloud-VoIP-Telefonsystemkönnen KI-Algorithmen ungewöhnliche Anrufmuster erkennen, um betrügerische Nummern zu blockieren oder zu überwachen.

Erkennung von Mustern

KI zeichnet sich durch die Erkennung komplexer Muster und Anomalien aus, die für Menschen oder herkömmliche Systeme schwer zu erkennen sind.

Skalierbarkeit

KI ist in der Lage, große Datensätze und ein hohes Transaktionsvolumen zu bewältigen und eignet sich daher gut für Unternehmen, die mit einer wachsenden Zahl von Transaktionen konfrontiert sind.

Schnelle Erkennung

KI kann potenziellen Betrug in einem frühen Stadium erkennen, größere Verluste verhindern und die Auswirkungen auf das Unternehmen oder die Finanzorganisation minimieren.

Fortbildung

KI-Software zur Betrugserkennung kann Betrugsteams bei der Analyse und Aufdeckung von Betrugsfällen unterstützen. Es ist jedoch wichtig, alle Teammitglieder, die aktiv mit einem KI-Betrugserkennungs-Tool arbeiten, zu schulen. Als Unternehmen sollten Sie in Erwägung ziehen, eigene informative Inhalte über KI-Betrugsprävention und -strategien zu erstellen - nicht nur zum Nutzen Ihrer Mitarbeiter, sondern auch als Teil einer Marketingstrategie.

Transformieren Sie Ihre Betrugserkennungsfähigkeiten mit leistungsstarker KI-Technologie

KI hat die Betrugserkennung revolutioniert, da sie große Datenmengen präzise und fast sofort analysieren kann. Anstatt Menschen Tausende von Transaktionen manuell nach Betrugsmustern durchsuchen zu lassen, automatisiert die KI den Prozess der Betrugsmeldung an die zuständigen Stellen.

Die meisten großen E-Commerce-Unternehmen und Finanzinstitute setzen bereits KI ein, um Betrugsfälle bei Finanztransaktionen zu erkennen und Kunden vor dem Verlust ihres hart verdienten Geldes zu schützen. Schließen Sie sich dieser Bewegung an und nutzen Sie die KI-Technologie als Teil Ihrer Betrugserkennungsstrategien.