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Betrugserkennung - Fraud Detection

Fraud Detection – Betrugsprävention mithilfe von Künstlicher Intelligenz

Leider sind betrügerische Tätigkeiten in vielen Branchen an der Tagesordnung – sei es im Gesundheitswesen, im digitalen Marketing, oder beispielsweise rund um das Thema Kreditkarten. Der Schaden, der hierbei für die gesamte Wirtschaft entsteht, ist enorm. Präventive Massnahmen sind allerdings nicht zuletzt aufgrund der schwierigen Früherkennung solcher Tätigkeiten besonders aufwändig. Zusätzlich weisen diese Massnahmen eine hohe Fehlerquote auf, was sich zusätzlich negativ auf das Geschäft auswirken kann. Eine neue und zunehmend beliebte Möglichkeit, dieses Dilemma der Betrugsprävention zu umschiffen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Früherkennung von Betrug durch KI ist eine neue, überaus effiziente Methode, um diese Herausforderung zu meistern – und sie wird immer besser.

Künstliche Intelligenz zur Betrugsprävention

Betrüger sind überaus effizient darin, jede auch noch so kleine Schwachstelle im System auszunutzen und mitunter grosse Schäden anzurichten. Insbesondere auf persönliche Daten haben es Hacker hierbei abgesehen – bevorzugt jene über Kreditkarten. Aber auch vor betrügerischen Tätigkeiten durch die Kunden selbst, müssen sich Unternehmen schützen – vor allem Versicherungen sind hierbei gefordert, wenn es etwa um Schadensfälle oder die unberechtigte Inanspruchnahme medizinischer Leistungen geht.

Der Aufwand, solche Tätigkeiten rechtzeitig zu erkennen, ist sehr gross – und dazu kommt noch, dass die Fehlerquote bei manuellen Strategien meist hoch ist, was sich letztlich insgesamt schädlich auf das Geschäft auswirken kann: Dann etwa, wenn man Kunden zu unrecht verdächtigt und so verärgert. Dies kann zur Folge haben, das frustrierte Kunden zur Konkurrenz abwandern. Das Dilemma ist also offensichtlich: Betrugsprävention ist einerseits eine Notwendigkeit. Andererseits verursachen die meisten herkömmlichen Präventionsmassnahmen hohe Fehlerquoten mit negativen Folgen für das Unternehmen.

Die Antwort auf dieses komplizierte Problem der Betrugsprävention ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Mustererkennung im Datendschungel

Der Schlüssel zu einer effektiven Betrugsprävention liegt im Machine Learning, und daher in der hierfür notwendigen Verfügbarkeit von Nutzer-Daten. Anhand von möglichst hochwertigen Daten sind bestimmte Machine Learning-Algorithmen dazu in der Lage, das Nutzerverhalten zu analysieren, und so festzustellen, welche Kunden wahrscheinlich betrügerische Machenschaften planen oder gerade durchführen. Um das Problem der korrekten Identifizierung solcher Aktivitäten auf manuellem Wege zu verdeutlichen, muss man sich die äusserst hohe Kreativität vor Augen halten, mit der Betrüger generell zu Werke gehen: In Anbetracht der hohen Gewinnmöglichkeiten, die bei einer Überlistung Ihres Systems auf den Täter warten, sind diese dazu bereit, jede auch nur erdenkliche Methode anzuwenden, und jede noch so kleine Sicherheitslücke auszunutzen, bis diese zum Ziel führt. Es ist überaus schwierig – wenn nicht gar unmöglich, ein Team auf die Beine zu stellen, welches mit derselben Motivation Gegenmassnahmen entwickelt, um den Betrügern zuvorzukommen, zudem bei Erfolg keine vergleichbaren “Belohnungen“ winken.

Die naheliegende Antwort auf diese Herausforderung ist der Einsatz Künstlicher Intelligenz. Diese ist in der Lage, anhand subtiler Auffälligkeiten im Nutzerverhalten, potentiell verdächtige Nutzer zu identifizieren, und Ihrem Fraud Detection-Team Alarm zu schlagen. Dadurch kann dieses ungleich effizienter arbeiten, und sich auf Fälle konzentrieren, welche die KI-Anwendungen bereits unter abertausenden herausgefiltert hat.

Kreditkartendaten – das grosse Geschäft

Das wertvollste, was Unternehmen in ihren Datenbanken gespeichert haben, sind meist die Kreditkartendaten ihrer Kunden. Hacker sind sich dieser Tatsache selbstverständlich bewusst, und konzentrieren sich eben genau auf diese – denn kaum etwas sonst lässt sich so einfach zu Geld machen. Obwohl immer wieder spektakuläre Datendiebstähle an die Öffentlichkeit gelangen, ergreifen viele Unternehmen zu wenige Massnahmen, um sich gegen solche Angriffe zu schützen. Dabei ist es heute dank entsprechender KI-Anwendungen möglich, gute Antworten zu finden:

Sicherer durch KI-basierte Fraud Detection

KI-basierte Fraud Detection ist deutlich effizienter darin, betrügerische Aktivitäten in Ihrem Netzwerk zu erkennen, als manuell durchgeführte Betrugsprävention. Denn die Auswertung von bestehenden Daten zeigt, dass betrügerisches Verhalten stets vergleichbare Muster im Nutzerverhalten ausweist. Und eben solche Anomalien im Nutzerverhalten sind durch manuelle Arbeit so gut wie unmöglich zu entdecken.

Betrug im Gesundheitswesen

Die Anwendungsgebiete von Fraud Detection oder Betrugsprävention beschränken sich allerdings bei weitem nicht allein auf E-Commerce. Ein Bereich, der besonders profitiert, ist der Bereich Gesundheitsvorsorge. So können etwa Krankenkassen und Versicherungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz von der Betrugspräventionen enorm profitieren.

Jahr für Jahr beklagen solche Institutionen und Unternehmen hohe Ausgaben durch Betrugsfälle, die sich nicht selten zu zusätzlichen Ausgaben in Milliardenhöhe summieren. Dank Machine Learning kann nun auch in diesem Bereich eine dramatische Effizienzsteigerung bei der Früherkennung von derartigen illegalen Aktivitäten erreicht werden. Denn viele Betrugsfälle sind manuell nur sehr schwer zu ermitteln und erfordern viel Manpower. Künstliche Intelligenz kann hingegen Anomalien im Nutzerverhalten deutlich schneller, zeitsparender und mit höherer Treffsicherheit ermitteln, beziehungsweise vorhersehen. Dies geschieht hier ebenfalls durch die Analyse von Userdaten: Wird ein KI-Algorithmus mit entsprechenden Daten gefüttert, kann dieser die typischen Muster herausfiltern, welche bei betrügerischen Tätigkeiten auffällig sind. Da solche Anomalien in der Regel auch bei Betrugsfällen in frühem Stadium auftreten, wird es in vielen Fällen möglich, einzelne Fälle bereits vorzeitig mit der nötigen Skepsis zu behandeln – und so lassen sich mitunter hohe Ausgaben durch lange Verfahren mit erheblichen Personalaufwand vermeiden.

Dadurch können letztlich die Versicherungen mit höherer Treffsicherheit jenen helfen, die es wirklich benötigen. Als Folgeerscheinung wird es durch den Einsatz solcher KI-Applikationen um ein Vielfaches schwieriger, gesundheitlichen Service überhaupt zu missbrauchen und auszunutzen. Das Ergebnis sind letztlich niedrigere Kosten für die Dienstleister, sowie letztlich auch an die Kunden weitergegebene niedrigere Preise durch ersparte Ausgaben – eine Win-Win Situation für ehrliche Kunden und die Dienstleister.

Versicherungsbetrug

Ein weiterer grosser Bereich, in dem Fraud Detection ein grosses Thema ist, ist bei Versicherungen. Vorgetäuschte Schadensfälle kosten etwa Versicherungen jährlich Milliardenbeträge, und treiben so nicht zuletzt auch die Preise für eben diese in die Höhe. So wie in den beiden bereits genannten Fällen, kann sich auch bei Schadensfällen eine entsprechende KI-Anwendung auf die Suche nach Anomalien in den Daten machen, die für wahrscheinliche potenzielle Betrugsfälle sprechen. So lassen sich auch bei Versicherungen enorme Kosten durch KI-basierte Betrugsprävention sparen.

Fraud Detection, oder Betrugsprävention, ist eines jener Gebiete, in welchem Künstliche Intelligenz ganz besonders effektiv zur Geltung kommen kann. Neben den angeführten grossen Bereichen wie dem Kreditkartenbetrug, oder Missbrauch im Gesundheitswesen, kann der Einsatz dieser Technologie in vielen anderen Branchen erheblichen Nutzen bringen. Nutzen auch Sie die Effizienz einer solchen Applikation – mithilfe unserer massgeschneiderten Lösungen.


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