Schutz im Zahlungsverkehr: Ein moderner Ansatz für das Betrugsmanagement

Die rasante digitale Entwicklung, die Innovationen in der gesamten Finanzbranche vorantreibt, bringt eine dringende Herausforderung mit sich: die Zunahme von Betrug im Zahlungsverkehr und die steigende Komplexität des Betrugsmanagements. Da die Kunden zunehmend integrierte und nahtlose Erfahrungen erwarten, sind innovative Lösungen erforderlich, um die Integrität von Finanztransaktionen zu schützen und die zusätzliche Komplexität zu bewältigen.

Die Bedeutung des Betrugsmanagements und die Möglichkeiten, die neue Technologien zur Aufdeckung und zum Schutz vor Finanzkriminalität bieten, wurden in der Expertensitzung "Zahlungsdaten: Die ultimative Waffe gegen Finanzkriminalität?" auf der Sibos 2023 diskutiert. Die zentrale Frage: Wie wird Betrugsmanagement in einer immer komplexeren digitalen Zukunft aussehen?

Wachsende Bedrohung durch Finanzkriminalität

Die Gesellschaft hat den digitalen Zahlungsverkehr aus Gründen der Bequemlichkeit und Effizienz angenommen, während der Handel die damit verbundenen Chancen erkannt hat. Dies hat dazu geführt, dass Kriminelle, seien es Einzelpersonen oder Unternehmen, neue Wege gefunden haben, um Schwachstellen auszunutzen. Finanzkriminalität und Betrug im Zahlungsverkehr umfassen viele verschiedene böswillige Aktivitäten, darunter Geldwäsche, Kreditkartenbetrug, Identitätsdiebstahl, Kontoübernahme und Phishing-Angriffe. Geldwäsche ist heute ein großes weltweites Problem. Sie wird auf 2 bis 5 % des weltweiten BIP geschätzt, und nur 1 % dieser Straftaten wird aufgedeckt. Die Kosten sind enorm und belaufen sich auf 274 Milliarden Dollar. Das wachsende Ausmaß und die zunehmende Komplexität dieser Bedrohungen haben den Bedarf an intelligenteren und anpassungsfähigeren Erkennungs- und Präventionsmechanismen deutlich gemacht.

Banken und Zahlungsdienstleister müssen auf potenzielle betrügerische Transaktionen reagieren, indem sie in Datenmanagement, Betrugserkennungsinfrastrukturen, künstliche Intelligenz und Experten investieren, die sich mit neuen Technologien auskennen. Geldwäsche-Netzwerke sind hochkomplex, und Finanzinstitute haben oft einen isolierten Blick auf diese Netzwerke. Mangelnde Standardisierung erschwert eine effektive Datenanalyse. Je breiter der Blickwinkel und je stärker die Daten vernetzt sind, desto besser ist der Überblick über Geldwäsche-Netzwerke.

Zwei wichtige Forschungsprojekte wurden auf der Sibos vorgestellt:

• Beju Shah, Head of the BIS Innovation Nordic Centre, stellte das BIS-Projekt "Aurora" vor, das darauf abzielt, die Leistung und Effektivität der Geldwäschebekämpfung (AML) zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre und sensible Daten zu schützen. Er zeigte das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) und datenschutzfreundlicher Technologie (PET) bei der Bekämpfung von Geldwäsche auf.
• Nick Maxwell, Head of the Future of Financial Intelligence Sharing (FFIS) am RUSI Centre for Financial Crime and Security Studies, erläuterte das internationale Forschungsprogramm des RUSI, das die einzigartige Chance für politische Entscheidungsträger hervorhebt, das Potenzial der kollaborativen Zahlungsanalyse bei der Aufdeckung von Risiken durch Wirtschaftskriminalität freizusetzen. Dies erfordert erhebliche politische Veränderungen, Innovationen und die Zusammenarbeit zwischen öffentlichen und privaten Stellen.

KI als Wegbereiter für das Betrugsmanagement

Mit ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen in einer Geschwindigkeit zu verarbeiten und zu analysieren, die menschliche Eingaben übertrifft, können KI-Algorithmen Muster, Anomalien und Trends erkennen, die der menschlichen Beobachtung entgehen. Diese Fähigkeit bildet die Grundlage für einen proaktiven und dynamischen Ansatz zur Betrugsprävention in modernen Betrugspräventionssystemen.

In Kombination mit von Menschen geführten Systemen, wie z.B. manuelle Untersuchungen und Bearbeitungen, Beratung und allgemeine Kundendienstkanäle, können KI-Erkennung und -Analyse dazu beitragen, eine robuste Verteidigung gegen Finanzkriminalität und Zahlungsbetrug aufzubauen. Wie bei den meisten Abwehrsystemen ist Proaktivität der Schlüssel zur Gewährleistung einer kontinuierlichen Barriere, insbesondere wenn der technologische Fortschritt auch neue Möglichkeiten für Betrug und Cyberangriffe bietet.

Für den modernen Verbraucher ist der Gedanke eines nahtlosen Einkaufs- und Bezahlvorgangs von zentraler Bedeutung. Die Menschen wollen nicht mehrere Authentifizierungsprozesse durchlaufen, insbesondere wenn sie dadurch die Anwendung oder Website, die sie gerade nutzen, verlassen müssen. Daher ist es wichtig, diese Anforderungen an das "Erlebnis" mit der Notwendigkeit einer effektiven Erkennung und Prävention in Einklang zu bringen.

Balanceakt

Dieser Balanceakt ist nicht ohne Herausforderungen. Eine davon ist, dass in der Wertschöpfungskette mehrere Zahlungsdienstleister vertreten sind. Je mehr Unternehmen beteiligt sind, desto fragmentierter und inkonsistenter werden die Daten, was die Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen diesen Unternehmen und eines zuverlässigen Betrugserkennungsprozesses als Grundvoraussetzung für KI unterstreicht. Diese Fragmentierung erschwert es, einen ganzheitlichen Überblick über Transaktionen und Kundenverhalten zu erhalten. An zweiter Stelle steht die Verbesserung der Compliance. Die Anforderungen an Regulierung und Aufsicht ändern sich mit der raschen Digitalisierung und Innovation ständig, was die Einhaltung der Vorschriften zu einem zeit- und kostenaufwändigen Unterfangen macht. Schließlich besteht ein erhöhter Bedarf an durchgängiger Betrugserkennung. Dies ist in jeder Phase der Customer Journey erforderlich.

Diese und andere praktische Herausforderungen wie Ressourcenmanagement, Kostensteigerungen und allgemeine Markttrends haben einen perfekten Sturm ausgelöst - eine Kombination aus eskalierenden Cyber-Bedrohungen, komplexen regulatorischen Rahmenbedingungen und ständig steigenden Kundenerwartungen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI ihr Potenzial, einen erheblichen Mehrwert bei der Aufdeckung von Finanzkriminalität zu schaffen, unter Beweis gestellt hat. Obwohl die Anforderungen an Infrastruktur, Daten und Fachwissen hoch sind, gibt es auch einen hohen Return on Investment. Auf der Sibos wurde die Bedeutung der Zusammenarbeit und das Potenzial von KI und Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes bei der Bekämpfung von Geldwäsche und Finanzkriminalität unterstrichen. Es ist eine aufregende Zeit für die Branche, mit der Chance auf bedeutende politische Veränderungen und Innovationen in der Zahlungsanalyse.

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