Finanzkriminalität mit KI-gestütztem Ansatz bekämpfen

Die Finanzkriminalität verändert sich und damit auch die Art und Weise, wie Finanzinstitute Risiken bewerten und damit umgehen müssen – neue Ansätze hierzu bieten KI-gestützte Verfahren. Das Lernen vom Ausnahmejahr 2020 hat Veränderungen für 2021 zwingend notwendig gemacht. Die Risikobewertungsteams an vorderster Front müssen mit der Technologie ausgestattet werden, die für leistungsstarke Analysen, ein stabiles Alarm-Management und eine verbesserte Genauigkeit erforderlich ist.

Bei Finanzinstituten herrscht definitiv kein Mangel an Daten – es gibt strukturierte, unstrukturierte, Transaktions- sowie kontobezogene und zunehmend auch verhaltensbezogene Daten, die in Kombination miteinander zu neuen, kundenorientierten Angeboten inspirieren können. Auch wenn die Nutzung von Verbraucherdaten zunehmend reguliert und geschützt wird, wie etwa durch die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), liefern all diese Daten ein enormes Potenzial für Innovationen, von denen sowohl Finanzinstitute als auch ihre Kunden profitieren können. Allerdings können die technologischen Fortschritte, die es ermöglichen, Bankkunden innovative Produkte und Dienstleistungen anzubieten, auch dazu führen, dass der Betrug immer weiter um sich greift – nämlich dann, wenn sensible Daten in die Hände böswilliger Akteure fallen.

Wenn Finanzinstitute ihr Geschäft im Jahr 2021 neu ausrichten, neu investieren und neu gestalten wollen, sollten sie den Fokus unbedingt auch auf eine effektive Betrugsbekämpfung durch Lösungen wie Predictive Analytics, Robotic Process Automation (RPA) und Natural Language Processing (NLP) legen. Dies erfordert einen Mentalitätswechsel von einem einseitigen Fokus auf die Prävention von Fehlermeldungen, sogenannten „False Positives“ sowie die Schadensverhütung hin zu einem Ansatz, der darauf abzielt, wertvolle Daten auch im positiven Sinn zu nutzen und damit sogar greifbare Geschäftsvorteile zu erlangen.

Laut der Lexis Nexis True Cost of Fraud-Studie kostet jeder Dollar an Betrug Finanzdienstleister rund 3,25 USD, was einem Anstieg von 11,3 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Finanzkriminalität bedeutet für Finanzinstitute nicht nur das Risiko eines monetären Verlusts, sondern, was vielleicht noch schwerwiegender sein kann, die Schädigung ihres guten Rufs. In der Finanzdienstleistungsbranche führen gute Kundenbeziehungen, die auf Vertrauen basieren, zu höherer Kundenzufriedenheit und längerer Kundentreue. Da die Kosten für die Kundenakquise enorm hoch sind, haben die Prävention von Finanzkriminalität und der Schutz der eigenen Reputation einen erheblichen Einfluss auf den Endgewinn eines Finanzinstituts. Durch die Konvergenz von Betrugsbekämpfung, Geldwäschebekämpfung und Cybersicherheit können Finanzinstitute Daten über historisch isolierte Funktionen hinweg konsolidieren und so eine ganzheitlichere Sicht auf das Risiko erhalten.

Da die Daten, die von den Geldwäschebekämpfungs-, Betrugsbekämpfungs- und Cyber-Teams gesammelt werden, große Ähnlichkeiten aufweisen, kann das Aufbrechen dieser Silos einen transparenteren Blick auf die komplette Bedrohungslandschaft ermöglichen, verdächtige Transaktionen besser erkennen und die Ermittlungen rationalisieren. Da Kriminelle den Cyberspace nutzen, um Betrugsdelikte zu begehen und Informationen zu Geld machen, müssen die Gelder im Anschluss natürlich auch gewaschen werden, damit sie den Anschein der Rechtsmäßigkeit haben. Daher ist es sinnvoll, diese Funktionen zusammenzuführen.

Eine ganzheitliche Strategie wird in die Betriebsstruktur des Finanzinstituts eingebettet und in deren DNA eingebunden und nicht als separates Projekt behandelt. Die Strategie sollte risikobasiert sein und alle Zugangspunkte berücksichtigen - Hardware, Software, Menschen, Prozesse und Inhalte. Es ist eine dynamische, sich ständig weiterentwickelnde Kombination von Maßnahmen zur Prävention, Erkennung, Analyse und Reaktion, die es Finanzinstituten ermöglicht, die sich ständig wandelnden raffinierten Bedrohungen und potenziellen Verluste erfolgreich zu bekämpfen.

Mit einem ganzheitlichen Ansatz, der sich an vergangenen Ereignissen und kreativem Denken bedient, um mögliche Probleme im Vorhinein zu erkennen, können Finanzinstitute gemeinsam organisationsübergreifend Informationen sammeln und analysieren. Dieses Modell verbessert den Informationsaustausch innerhalb der Branche und ermöglicht es Finanzinstituten, an Übungen teilzunehmen, die das Testen und Verbessern von Schutzmaßnahmen ermöglichen.

Obwohl es wichtig ist, jeden Punkt in der Bankbeziehung und jede Transaktion zu untersuchen, ist der effektivste Zeitpunkt, um damit zu beginnen, der Onboarding-Prozess. Die Straffung des Onboardings durch den Einsatz moderner Technologien ermöglicht es Finanzinstituten, verdächtige und betrügerische Akteure herauszufiltern und vertrauenswürdigen Kunden ein reibungsloseres Erlebnis zu bieten. Mit einer Kombination aus Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), RPA und NLP können Finanzinstitute sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Dokumente einlesen und verarbeiten, manuelle Schritte minimieren und die Notwendigkeit redundanter Anfragen an den Kunden reduzieren. Die Etablierung eines effektiven Kunden-Onboarding-Prozesses ermöglicht nicht nur eine schnellere Erkennung von potenziellem Betrug, sondern spielt auch eine wichtige Rolle beim Aufbau starker und langfristiger Beziehungen zu neuen Kunden.

Eine ganzheitliche Strategie bietet zudem die nötige Transparenz, um sich besser auf Prüfungen und Compliance-Anforderungen vorzubereiten. Sie verbessert die Effizienz, schützt die Marke und den Ruf und bewahrt vor Sanktionen oder Geldstrafen. Aus Kundensicht besteht ein größerer Schutz vor Identitätsdiebstahl und Betrug. Weniger Sicherheitsvorfälle erhöhen die Betriebszeit und ermöglichen den Kunden einen nahtlosen Zugang zu ihrem Finanzleben.

Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen, die sich ergeben, wenn ein Finanzinstitut eine ganzheitliche Strategie zur Betrugsprävention umsetzt ohne einschränkende Silos. Der wichtigste und entscheidendste Vorteil ist natürlich finanzieller Natur - die Minderung dieser massiven potenziellen Verluste, die laut EY jährlich auf 1,4 bis 3,5 Bill. USD geschätzt werden.

Die Verbesserung der Unternehmenstransparenz und die Verringerung des manuellen Aufwands mit Hilfe von KI, RPA und NLP kann auch dazu führen, dass sich die Sicherheitsexperten auf den Schutz und die Schadensbegrenzung konzentrieren können, anstatt zeitaufwendig Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zusammenfassende Berichte zu erstellen. Eine neue Risikobetrachtung durch diese Linse erfordert mehr als nur Investitionen in Technologie. Wie bereits erwähnt, spielen Menschen, Prozesse und Inhalte alle eine Rolle bei der erfolgreichen Umsetzung eines ganzheitlichen Ansatzes. Auf Vorstandsebene muss die Priorität auf der Bekämpfung von Finanzkriminalität liegen, mit der Verpflichtung, ausreichende personelle und technologische Ressourcen bereitzustellen.

Das Top-Management wird schon bald davon überzeugt sein, dass dieser Ansatz nicht nur einen effektiven Schutz gegen die schwierigsten Angriffe, denen Finanzinstitute ausgesetzt sind, sicherstellt, sondern dass die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Generierung von Umsätzen und die Minderung des Risikos von Finanzkriminalität komplementäre Bestrebungen sind, die sich gegenseitig stärken.

Susanne Richter-Wills ist Head of Enterprise Sales DACH bei Abbyy.