KI für Betrugserkennung in Finanz- und Bankdienstleistungen: Anwendungsfälle und Lösungen

Erforschen Sie die Rolle von KI in der Finanzbranche und entdecken Sie, wie die Technologie von Betrügern missbraucht, aber auch zur Aufdeckung von Betrug eingesetzt werden kann.

Der Bericht des ABA Banking Journal vom November 2022 zeigt, dass die Finanzindustrie und der Bankensektor stark von Betrug betroffen sind und dass jeder durch Betrug verlorene Dollar mittlerweile 4,36 Dollar an Folgekosten, wie z. B. Rechtskosten, verursacht. Da diese Kosten auch zukünftig weiter steigen werden, hat sich künstliche Intelligenz (KI) als zweischneidiges Schwert erwiesen — ein Werkzeug, das einerseits für Betrüger sowie andererseits für die Betrugserkennung als Dienstleistung eingesetzt werden kann.

Dieser Artikel untersucht diese doppelte Rolle der KI. Unser Hauptaugenmerk liegt darauf, zu zeigen, wie KI missbraucht werden kann, um Betrug zu begehen, aber auch, wie die Technologie dazu beitragen kann, Betrug von vornherein zu verhindern.

Betrugskosten im Banken- und Finanzsektor

Die Kosten von Betrug im Banken- und Finanzsektor sind ein vielschichtiges Problem, das die finanzielle Gesundheit dieser Institutionen und das Vertrauen der Kunden in sie beeinträchtigt. Bankbetrug ist ein wachsendes Problem, das ständige Wachsamkeit erfordert — doch es gibt auch immer ausgefeiltere Lösungen, um Betrug einzudämmen.

Die Top 5 Betrugsfälle in Finanzinstituten der jüngsten Vergangenheit

In jüngster Zeit gab es im Finanzsektor einige aufsehenerregende Fälle von Bankbetrug. Diese Vorfälle zeigen, wie weit verbreitet diese Fälle sind und wie wichtig eine solide Betrugsprävention und entsprechende Mechanismen sind.

1. Klagen gegen T.D. Bank, Capital One und Wells Fargo. Diese Banken wurden mit Klagen konfrontiert, in denen sie aufgefordert wurden, die Verantwortung für das Geld zu übernehmen, das Kunden an Betrüger verloren hatten.
2. Diebstahl von COVID-Rettungsfonds. Der massive Diebstahl von COVID-Rettungsgeldern setzte sich 2021 fort und betraf zahlreiche Finanzinstitute.
3. Betrug durch Hochstapelei. Die FTC berichtete, dass die am häufigsten gemeldeten Betrugsfälle in die Kategorie der Hochstapelei fielen, gefolgt von Online-Shopping und negativen Bewertungen.
4. Handelsbasierte Geldwäsche (TBML). TBML war eine der neuen Herausforderungen und kriminellen Machenschaften, mit denen sich die Experten für Betrug und Finanzkriminalität im Jahr 2021 auseinandersetzen mussten.
5. Danske Bank Betrug. Die Danske Bank bekannte sich schuldig, US-Banken im Rahmen eines milliardenschweren Plans betrogen zu haben, um sich Zugang zum US-Finanzsystem zu verschaffen.

Die Entwicklung von Betrug kann in zwei verschiedene Richtungen gehen. Einerseits kann KI das Risiko von Betrug und betrügerischen Aktivitäten potenziell erhöhen, indem sie Betrügern hochentwickelte Werkzeuge an die Hand gibt. Andererseits kann KI das Risiko betrügerischer Aktivitäten verringern, indem sie die Fähigkeiten von Betrugserkennungssystemen verbessert. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Finanzinstitute in fortschrittliche KI-gestützte Betrugserkennungs- und -präventionssysteme investieren und sich für mehr Compliance-Standards, Betrugserkennungsmechanismen, geeignete Tools und regulatorische Vorschriften für den Einsatz von KI einsetzen.

KI-basierte Betrugsfälle

KI-basierter Betrug im Finanzsektor und beim Online-Banking ist ein wachsendes Problem. Betrüger nutzen zunehmend fortgeschrittene Technologien und spezialisierte Tools für ausgeklügelte Betrügereien und Kreditkartenbetrug. Hier einige Beispiele, wie künstliche Intelligenz bei betrügerischen Aktivitäten eingesetzt wird.

Synthetischer Identitätsbetrug

Betrüger nutzen künstliche Intelligenz, um synthetische Identitäten zu erstellen, die eine Kombination aus echten und gefälschten Informationen sind. Mit diesen Identitäten eröffnen sie gefälschte Kundenkonten und führen darüber Transaktionen aus. KI ist in der Lage, realistische persönliche Daten zu generieren, so dass es für herkömmliche Betrugserkennungssysteme schwierig ist, diese synthetischen Identitäten als gefälscht zu identifizieren. Laut VentureBeat sammeln Angreifer beispielsweise große Mengen verfügbarer personenbezogener Daten (PII), angefangen bei Identifikationsnummern und Geburtsdaten, um neue synthetische Identitäten zu erstellen.

Diese synthetischen Identitäten werden oft mit legitimen Informationen aus gestohlenen Daten wie Sozialversicherungsnummern erstellt, während die gefälschten Informationen erfundene Namen, Adressen oder Geburtsdaten enthalten können. KI-Algorithmen sind in der Lage, synthetische Identitäten zu erstellen, die sehr überzeugend sind und sogar herkömmlichen Überprüfungen standhalten können. Diese Identitäten werden verwendet, um Bankkonten zu eröffnen, Kredite zu beantragen, Transaktionen durchzuführen und/oder Einkäufe zu tätigen, was zu erheblichen finanziellen Verlusten durch die Kontoübernahme führen kann.

Deepfakes

KI kann Deepfakes erstellen, d. h. echte gefälschte Videos oder Audioaufnahmen. Im Finanzsektor können sich Betrüger mithilfe von Deepfakes beispielsweise als Führungskräfte oder andere wichtige Mitarbeiter ausgeben, um betrügerische oder unbefugte Transaktionen auf Online-Konten zu autorisieren oder Aktienkurse zu manipulieren. Wie FinTech Futures berichtet, kann ein Krimineller zum Beispiel ein Deepfake eines Antragstellers kreieren und damit ein Konto eröffnen, wobei er viele gesetzliche Anforderungen und die üblichen Kontrollen umgeht. Dies kann zu einer schnellen Übernahme des Kontos führen, ohne dass die Person überhaupt merkt, was passiert.

Deepfakes nutzen KI und Machine Learning (ML), um Bild- und Toninhalte mit hohem Täuschungspotenzial zu manipulieren oder zu fälschen. Die Technologie kann realistisch aussehende Fotos und Videos von Personen erstellen, die Dinge sagen und tun, die sie nie getan haben, was zu Identitätsdiebstahl und Manipulation führen kann. Ein bemerkenswertes Beispiel ist das virale Deepfake von Tom Cruise, das von dem VFX-Künstler Chris Ume erstellt wurde und über TikTok millionenfach angesehen wurde. Das Deepfake war so überzeugend, dass es eine Debatte über die Echtheit des Videos auslöste. Dieser CNN-Artikel  und dieses YouTube-Video geben weitere Einblicke in die Entstehung des Tom Cruise Deepfake.

Automatisiertes Hacking

KI und ML können auch zur Automatisierung von Hacking-Versuchen eingesetzt werden. KI kann beispielsweise für sogenannte Brute-Force-Angriffe eingesetzt werden, bei denen das System sämtliche Kombinationen testet, um ein Passwort zu knacken. KI kann außerdem eingesetzt werden, um Schwachstellen in einem System zu identifizieren, die ausgenutzt werden können. Laut MDPI könnten Bankhacker KI-Algorithmen verwenden, um in Daten einzudringen oder Schwachstellen in den Sicherheitssystemen von Banken aufzudecken.

Technisch gesehen kann KI genutzt werden, um den Prozess der Entdeckung und Ausnutzung von Schwachstellen in Soft- und Hardwaresystemen zu automatisieren. Dies kann von der Identifizierung schwacher Passwörter durch Brute-Force-Angriffe bis hin zum Scannen nach ungepatchten Software-Schwachstellen reichen, die ausgenutzt werden können. KI kann auch verwendet werden, um die Erstellung und Verbreitung von Malware zu automatisieren, damit diese effizienter und effektiver Systeme infizieren und der Entdeckung entgehen kann. So könnte KI beispielsweise zur Erstellung polymorpher Malware eingesetzt werden, die ihren Code so verändert, dass sie signaturbasierte Erkennungssysteme umgeht.

Social Engineering

Mit Hilfe von KI können ausgeklügelte Social-Engineering-Angriffe durchgeführt werden. Beispielsweise kann KI die Social-Media-Profile und andere Online-Aktivitäten einer Person analysieren, um personalisierte Phishing-E-Mails zu erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sind. KI verändert das Social Engineering, indem sie es Bedrohungsakteuren erleichtert, Verhaltensdaten auszulesen, um Benutzer zu manipulieren, zu beeinflussen oder zu täuschen und so die Kontrolle über ein Computersystem zu erlangen, was häufig zu Identitätsdiebstahl führt.

Auf diese Art und Weise können KI-Tools potenziell als Waffe für Phishing eingesetzt werden. Wie Forbes berichtete, nutzten Forscher beispielsweise eine komplexe Technik namens Indirect Prompt Injection, um einen Bing-Chatbot so zu manipulieren, dass er sich als Microsoft-Mitarbeiter ausgab. Daraufhin erzeugte der Chatbot Phishing-Nachrichten, in denen die Nutzer aufgefordert wurden, ihre Kreditkarten-Anmeldedaten zu bestätigen.

Diese Beispiele verdeutlichen die potenziellen Bedrohungen, die der Missbrauch von KI im Finanzsektor für andere Finanzinstitute mit sich bringt. Für Finanzinstitute ist es von entscheidender Bedeutung, sich über diese Trends auf dem Laufenden zu halten und in fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen zu investieren, um diesen Bedrohungen zu begegnen.

Mögliche zukünftige Entwicklungen im Bereich KI zur Aufdeckung von Betrug und Bankbetrug

Nachdem wir untersucht haben, wie KI für betrügerische Aktivitäten ausgenutzt werden kann, ist es ebenso wichtig, das Potenzial von KI als leistungsstarkes Werkzeug für die Betrugserkennung im Bankwesen und ihre Anwendung in Lösungen zur Betrugsprävention hervorzuheben. Mit der Entwicklung der Technologie entwickeln sich auch die Methoden zur Betrugserkennung weiter. Dieser Abschnitt befasst sich mit vielversprechenden Entwicklungen im Bereich der KI, die das Potenzial haben, die Betrugserkennung und -prävention im Finanzsektor erheblich zu verbessern.

1. Integration von KI und Blockchain. Eine der spannendsten Entwicklungen in der Zukunft der KI ist die Erkennung von Finanzbetrug durch die Integration der Blockchain-Technologie. Blockchain bietet ein sicheres und transparentes Hauptbuch, das zur Speicherung von Transaktionsdaten verwendet werden kann, während KI zur Analyse der Daten und zur Betrugserkennung eingesetzt werden kann.
2. Betrugserkennung in Echtzeit. Es wird erwartet, dass KI-Technologien die Möglichkeiten der Echtzeit-Betrugserkennung im Bankwesen verbessern werden. Durch die Erkennung von Anomalien kann KI den Banken und ihren Betrugserkennungssystemen dabei helfen, bei verdächtigen Aktivitäten sofort Präventivmaßnahmen zu ergreifen.
3. Verbesserte Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Algorithmen für maschinelles Lernen werden immer ausgefeilter, so dass sie bald komplexere Muster und Verhaltensweisen erkennen können, die auf Bankbetrug hindeuten.
4. Personalisierte Betrugserkennung. Mithilfe von KI können auch personalisierte Betrugserkennungssysteme entwickelt werden, die die spezifischen Verhaltensweisen und Muster eines Nutzers berücksichtigen, um betrügerische Aktivitäten genauer zu erkennen.

Wenn wir einen Blick in die Zukunft der Finanzdienstleistungsbranche werfen, ist klar, dass KI eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Betrugserkennung im Bankwesen spielen wird. Aber die Reise ist noch nicht zu Ende. Im nächsten Abschnitt werden wir uns mit den weiteren Auswirkungen von KI auf die Zukunft des Finanzsektors und des Bankbetrugs befassen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie KI die Finanzwelt über die Betrugserkennung hinaus revolutionieren wird.

Wie KI die Zukunft der Finanzindustrie und der Betrugserkennung im Bankwesen gestalten kann

Es ist zu erwarten, dass KI eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Finanzindustrie und des Bankensektors spielen wird. Mit zunehmender Entwicklung werden KI-Technologien voraussichtlich zu einem integralen Bestandteil dieser Sektoren werden und dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, die Kosten zu senken und die Kundenerfahrung und den Service zu verbessern. Mit zunehmender Verbreitung von KI ist es jedoch ebenso wahrscheinlich, dass die Technologie vermehrt für betrügerische Aktivitäten eingesetzt wird. Finanzinstitute müssen daher in fortschrittliche Analyse- und KI-gestützte Systeme zur Betrugserkennung und -prävention investieren.

Natürlich gibt es bereits eine Reihe von Standards und Vorschriften für den Einsatz von KI im Finanz- und Bankensektor. Diese Vorschriften können sich von Land zu Land unterscheiden, zielen aber im Allgemeinen darauf ab, einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI zu gewährleisten. Im Folgenden finden Sie einige wichtige und seriöse (englischsprachige) Quellen, die sich eingehender mit dem Thema befassen:

1. Humans keeping AI in check – emerging regulatory expectations in the financial sector ist ein Aufsatz der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ), in dem aufkommende gemeinsame Fragen zur KI-Governance im Finanzsektor und das Potenzial von Finanznormungsgremien bei der Entwicklung von Vorschriften diskutiert werden.
2. The case for placing AI at the heart of digitally robust financial regulation ist ein Artikel von Brookings, in dem die Bedeutung der Regulierung des Einsatzes von KI im Finanzsektor argumentiert wird.
3. Does Your Current Use of AI in Financial Services Align with the US „AI Bill of Rights“? ist ein Artikel von BCLP Law, der die bestehenden US Bankenregulierungsrichtlinien zu KI und deren Übereinstimmung mit den AI Bill of Rights diskutiert.
4. AI in Financial Services in 2022: US, EU and UK Regulation ist ein Artikel von Pymnts, der einen Überblick über den aktuellen Stand der KI-Regulierung in diesen Ländern gibt.
5. The State of Responsible AI in Financial Services ist ein Bericht von FICO, der die Bedeutung verantwortungsvoller KI in Finanzdienstleistungen und den Bedarf an regulierbarer KI diskutiert.
6. AI Regulation of financial institutions: EU and beyond ist ein Artikel von Norton Rose Fulbright, der die von der EU-Kommission vorgeschlagene KI-Regulierung für Finanzinstitute diskutiert.

Abschließende Gedanken

Während wir uns durch eine sich stetig entwickelnde Technologielandschaft bewegen, wird deutlich, dass KI sowohl zum Guten als auch zum Schlechten eingesetzt werden kann. Während das Potenzial für den Missbrauch von KI ein wachsendes Problem darstellt, geben die Fortschritte bei KI-basierten Systemen zur Betrugserkennung und -prävention Anlass zur Hoffnung. Diese Systeme werden immer ausgefeilter und sind in der Lage, komplexe Muster und Verhaltensweisen zu erkennen, die auf Betrug hindeuten.

Mit Blick auf die Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Finanzinstitute weiterhin in diese fortschrittlichen Systeme investieren und sich für mehr Compliance-Standards, Betrugspräventionsmechanismen und Regeln für den Einsatz von KI einsetzen. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass KI positive Auswirkungen hat und die Finanzindustrie und den Bankensektor verbessert, anstatt ihnen zu schaden.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI eingesetzt werden kann, um Bankkunden zu binden, Betrug zu bekämpfen und Geldwäsche zu verhindern, sprechen Sie uns an!