Finanzbetrug nimmt zu und allein im Jahr 2022 belaufen sich die Verluste auf 8,8 Milliarden US-Dollar. Nach Angaben der US-amerikanischen Federal Trade Commission sind Verluste durch Finanzbetrug entstanden erhöht um 30 % von 2021 bis 2023. Dies zeichnet ein düsteres Bild der dunklen Schattenseiten des digitalen Fortschritts, wobei Betrüger jetzt generative künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um immer komplexere und realistischere Betrügereien zu entwickeln.
Mehrere Berichte vorschlagen Betrüger können Chatbots erstellen, die menschliche Gespräche nachahmen, nach persönlichen Finanzdaten fragen, Malware erstellen, raffinierte Phishing-E-Mails schreiben und sogar menschliche Stimmen nachahmen. Die Unmittelbarkeit von Sofortzahlungen über digitales Banking bietet Betrügern auch die Möglichkeit, Benutzer dazu zu verleiten, sofort Geld zu überweisen, sodass betrogene Benutzer kaum oder gar keine Hoffnung haben, ihr Geld zurückzubekommen.
Risikomanagementplattformen wie Feedzai sind Teil des laufenden Kampfes gegen Finanzkriminalität. Plattformen wie diese basieren auf maschinellem Lernen und Big Data und verfügen über fortschrittliche Technologie und ein hohes Maß an Sicherheit zur Bekämpfung raffinierter Finanzbetrügereien.
Was ist Feedzai und wie funktioniert es?
Feedzai ist eine Risk-Operations-Plattform (RiskOps), die maschinelle Lerntechnologie und KI nutzt, um Einzelhändlern, Banken und Zahlungsanbietern Lösungen zur Betrugsprävention bereitzustellen. Die Plattform hat eine globale Reichweite und zielt darauf ab, Menschen vor den mit E-Commerce und Banking verbundenen Risiken zu schützen.
Feedzai wurde 2011 ursprünglich in Portugal gegründet, hat seinen Sitz heute in Kalifornien und bietet Dienstleistungen in 190 Ländern an. Das Unternehmen gilt als Marktführer in seinem Bereich und wurde ursprünglich von seinen Gründern Nuno Sebastião, Paulo Marques und Pedro Bizarro mit dem Ziel gegründet, Lösungen für betriebliche Intelligenz und Betrugserkennung anzubieten.
Heute hat sich Feedzai zu einer Reihe KI-basierter Lösungen entwickelt, die speziell auf die Aufdeckung von Betrug und die Verhinderung von Finanzkriminalität ausgerichtet sind. Die Hauptkunden von Feedzai sind etablierte Banken und Finanzinstitute wie Citibank, Standard Chartered und Lloyds Banking Group.
Feedzai, eine RiskOps-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt
Feedzai basiert auf dem Konzept von RiskOps, einer Praxis, die Risiken durch faire und kundenorientierte Ansätze operationalisiert. RiskOps versetzt Finanzinstitute außerdem in die Lage, verdächtiges Verhalten zu erkennen, Betrüger zu identifizieren und Betrug zu bekämpfen.
RiskOps hilft Finanzinstituten dabei, Identitäten und Daten effizienter zu verwalten und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen zu fördern – so können Institutionen ihren Kunden erstklassige und zuverlässige Dienste bieten.
Technisch gesehen bieten RiskOps-Plattformen wie Feedzai Finanzinstituten einen Rahmen für ein effektiveres Finanzrisikomanagement. Die Standardisierung des Risikomanagement- und Betrugspräventionsansatzes erleichtert die Bewertung abstrakter und schwer zu definierender Konzepte wie Risiko. Auf diese Weise können diese Institutionen Risiken zuverlässig messen und analysieren und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse intelligentere Entscheidungen treffen.
Die Plattform von Feedzai nutzt maschinelles Lernen, um Ereignisse und Transaktionen schnell zu verarbeiten und gleichzeitig durch eine zusätzliche, für Menschen lesbare semantische Ebene leicht verständliche Ergebnisse zu liefern. Sein Lernmodell verarbeitet und transformiert mehrere Datenströme und Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen, um hochdetaillierte Kundenprofile zu erstellen und so die Identifizierung betrügerischer Aktivitäten und potenzieller Opfer zu erleichtern.
Feedzai minimiert das Risiko von Betrug und Geldwäsche für Finanzinstitute, indem es Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, wie z. B. kanal-, produkt- und Drittdaten.
Dies hilft bei der Unterscheidung zwischen authentischen und betrügerischen Transaktionen und bietet einen umfassenden Überblick darüber, wie jeder Einzelne mit der Bank interagiert. Mithilfe dieser Profile ist es außerdem einfacher, Kunden zu identifizieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit größer ist, Opfer von Betrügereien zu werden – noch bevor sie von einem Betrug ins Visier genommen werden.
Die Plattform erkennt Betrug schnell und in Echtzeit für verschiedene Zahlungsarten wie Karten, Sofortüberweisungen, digitale Geldbörsen, Abhebungen und Einzahlungen. Die Lösung bietet außerdem produktionsbereite Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) für verschiedene Zahlungen, um in Echtzeit Transaktionsempfehlungen zu geben, z. B. ob diese genehmigt oder abgelehnt werden sollen.
Wofür wird Feedzai verwendet?
Es gibt mehrere Bedrohungen und Schwachstellen, bei deren Behebung Feedzai hilft:
Behebung der Mängel veralteter Lösungen
Finanzinstitute verwenden häufig mehrere veraltete Punktlösungen, die regelbasierte Ansätze zur Betrugserkennung verwenden, sich jedoch nicht speziell auf Betrug konzentrieren. Traditionelle Ansätze weisen drei Hauptbeschränkungen auf. Erstens sind sie auf isolierte Kanäle beschränkt, was sie anfällig für Betrugsversuche macht, die sich über verschiedene Bankprodukte oder Zahlungsplattformen ausbreiten.
Zweitens erkennen Legacy-Lösungen Betrug, indem sie entweder Verhaltensaktivitäten (wie App- und Gerätenutzungsmuster, Malware-Vorkommen, Biometrie und Netzwerkaktivität) oder Finanzaktivitäten (Transaktionsdaten über Bankplattformen hinweg) analysieren. Ihre Analyse berücksichtigt jedoch nicht beide Arten von Aktivitäten zusammen, was die Fähigkeit verringert, einen laufenden Betrug schnell zu erkennen.
Schließlich passen sich diese Betrugsschutzmaßnahmen nicht schnell genug an, um neuen Taktiken von Betrügern entgegenzuwirken. Maschinelles Lernen füllt diese Lücke, indem es neue Daten aufnimmt und Echtzeit-Einblicke in das Kundenverhalten liefert. Die Plattform von Feedzai ist darauf ausgelegt, Finanzbetrug, Geldwäsche und andere illegale Aktivitäten mit KI-gesteuerten Ansätzen, die auf die Nuancen verschiedener Zahlungsmechanismen zugeschnitten sind, schnell zu erkennen.
Bekämpfung der Einrichtung gefälschter Konten zur Erhöhung der Belohnungen
Die Zunahme digitaler Transaktionen, insbesondere bei kleinen, aber häufigen Einkäufen, hat die Vorteile für Händler und Verbraucher erhöht. Allerdings bietet dieses Wachstum auch eine Chance für Betrüger, das Belohnungssystem auszunutzen.
Betrüger machen sich den Wandel hin zu bargeldlosen Transaktionen und verstärkter Gamifizierung zunutze, indem sie gefälschte Konten erstellen und die Gelder im Kreis bewegen, um Belohnungen zu erhalten.
Feedzai ist auf die Analyse von Netzwerktransaktionen von Kontoinhabern spezialisiert, um versteckte betrügerische Zahlungsnetzwerke zu identifizieren. Dies bedeutet, dass sie betrügerische Muster erkennen können, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.
Erkennen von SIM-Wechseln
Beim SIM-Tausch handelt es sich um eine Betrugsart, bei der sich ein Täter als Inhaber einer Telefonnummer ausgibt und einen Callcenter- oder Filialmitarbeiter dazu verleitet, die zugehörige SIM-Karte auszutauschen. Dies geschieht durch die Übermittlung der personenbezogenen Daten des Opfers an den Träger.
Betrüger beschaffen sich Daten durch Hacks und Datenschutzverletzungen oder nutzen Informationen aus, die Nutzer öffentlich in sozialen Medien geteilt haben. Sie verwenden diese Informationen, um Netzbetreiber zu täuschen und ihnen zu gestatten, die mit einer Telefonnummer verknüpfte SIM-Karte durch eine SIM-Karte zu ersetzen, die sie besitzen. Dadurch werden alle eingehenden Anrufe und Textnachrichten an den Betrüger weitergeleitet.
Feedzai hilft, dem entgegenzuwirken, indem es Transaktionsdaten analysiert, die zur Erkennung eines SIM-Tauschs verwendet werden können. Wenn beispielsweise mehrere Transaktionen schnell hintereinander von verschiedenen Geräten aus versucht werden, kennzeichnen die Algorithmen von Feedzai dies als verdächtiges Verhalten und warnen das Finanzinstitut vor einem möglichen Betrug.
Was sind die Hauptmerkmale von Feedzai?
Feedzai hat seinem RiskOps-Ansatz neue ScamProtect-Funktionen hinzugefügt, die dazu beitragen sollen, die Fähigkeit der Plattform zu verbessern, Betrügereien zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Kunden schaden. Zu den wichtigsten Funktionen der Plattform zur Betrugsprävention gehören:
Umfassende RiskOps-Architektur
Feedzai arbeitet in Echtzeit und bietet einen einzigen zentralen Ort für die Datenerfassung und -interpretation. Seine umfassende Architektur bietet Institutionen eine zentrale Anlaufstelle, um aufkommende Betrugsbedrohungen zu erkennen, neue Geschäftsanforderungen zu identifizieren und Analysen zur Benutzererfahrung und Betriebsleistung durchzuführen. Durch den Einsatz von Feedzai können Banken vorhersehen, worauf sie sich konzentrieren sollten, um Trends vorherzusagen.
Frühzeitige Intervention und Bildung
Die Früherkennungsfunktionen von Feedzai ermöglichen es Banken, digitale Signale wie Verhaltensbiometrie und andere nicht-transaktionale Muster zu identifizieren, die auf ein potenzielles Betrugsopfer hinweisen könnten. Dies kann den Banken dabei helfen, früher im Risikolebenszyklus einzugreifen und Kunden aufzuklären, bevor sie eine Zahlung leisten.
Um die Komplexität von Betrugsfällen zu bewältigen, können Warnungen detaillierte Erklärungen und spezifische Indikatoren aufzeichnen. Diese Informationen können Agenten dann dabei unterstützen, effektivere Gespräche mit Kunden zu führen.
Menschenzentrierte KI
Technologie führt manchmal zu zusätzlichen Hürden für Kunden, da sie als Datenpunkte betrachtet werden. Dies kann zu einer unfairen Einteilung in Gruppen und unnötigen Schwierigkeiten für Bankkunden führen (abgebrochene Transaktionen, ständige Anrufe zur Überprüfung getätigter Einkäufe usw.).
Feedzai nutzt mehrdimensionale Daten, die Kunden mithilfe von KI priorisieren, um dieses Problem anzugehen. Durch die Erstellung hochpräziser Risikoprofile auf der Grundlage individueller Verhaltensweisen können Banken Veränderungen erkennen und Finanzkriminalität einfacher verhindern – und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit gewährleisten.
Überwachung eingehender Zahlungen
Um jemanden erfolgreich zu betrügen, muss der Betrüger das Geld auf ein von ihm kontrolliertes Konto überweisen. Mit Feedzai können Banken nun jedoch sowohl eingehende als auch ausgehende Zahlungen überwachen und haben so mehr Chancen, einen Betrug zu verhindern.
Triage-Verhaltenswarnungen
Durch die ständige Überwachung jedes Kunden durch die Plattform werden Informationen gesammelt, um betrügerisches Verhalten schnell zu erkennen. Mit Feedzai Case Manager können Schlüsselpersonen dann sofort auf Warnungen reagieren, Prozesse automatisieren und die Arbeitsbelastung des Teams organisieren.
Die Plattform kann durch Rollen- und Warteschlangenmanagement spezifische Warnungen an Agentengruppen weiterleiten, die auf deren Schulung basieren. Darüber hinaus umfasst die Plattform Dashboards und Berichte, die Betrugsarten kategorisieren und so eine einfachere Verfolgung der Erkennung und Alarmverwaltung ermöglichen.
Anpassung
Feedzai kann Regeln anpassen und kategorisieren, um bestimmte Klauseln im Zusammenhang mit Betrug aufzunehmen, die als Reaktion auf Änderungen in betrügerischen Schemata geändert werden können. Darüber hinaus kann die Plattform einen regionalen Ansatz verfolgen, indem sie Parameter wie Bankleitzahlen, Bundesländer oder Produkttypen verwendet, sodass Institutionen bei Bedarf maßgeschneiderte Strategien entwickeln können.
Die Zukunft KI-gestützter Risikooperationen
Es wird erwartet, dass durch KI ermöglichte Risikooperationen in Zukunft ein transformatives Wachstum erfahren werden. Die branchenübergreifende Risikobewertung, -erkennung und -minderung wird durch modernste Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen revolutioniert.
Die schnelle Analyse großer Datensätze durch KI wird komplexe Muster und Anomalien aufdecken und so ein proaktives Risikomanagement ermöglichen. Die Reaktionsflexibilität wird verbessert, Schwachstellen werden durch den Einsatz von Echtzeitüberwachung und adaptiven Algorithmen verringert. Stimmungsanalysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache werden das Wissen über Risiken, einschließlich sozialer und Reputationsfaktoren, verbessern.
Darüber hinaus werden kollaborative KI-Mensch-Arbeitsabläufe die Entscheidungsfindung optimieren, und die Selbstlernfähigkeiten der KI werden es ihr ermöglichen, sich kontinuierlich an sich entwickelnde Risiken anzupassen. Letztlich werden KI-gestützte Risikoeinsätze eine Ära der Präzision, Effizienz und Widerstandsfähigkeit einläuten, Bedrohungen mindern und sicherere Umgebungen fördern.