Wie erkennt man Bankenbetrug in einem sich ständig weiterentwickelnden Cyberspace?

Bankenbetrug gibt es schon seit es Banken gibt, aber Aufkommen des Online-Banking hat er eine ganz neue Dimension erlangt. Die Fähigkeit der Bankenbranche, Cyberkriminalität oder Anomalien zu erkennen, muss sich an die sich ändernde Technologie anpassen. Finanzinstitute müssen ständig mit der Aufdeckung von Bankenbetrug Schritt halten.

Verluste aufgrund von Bankenbetrug können sich summieren, sie müssen also unbedingt reduziert werden. Banken und Fintech-Services ergreifen bereits präventive Maßnahmen, um diese Verluste zu reduzieren. Ausgefeilte Data-Science-Modelle können den Prozess beschleunigen und Anomalien vorhersagen, genauer und vorausschauender sein und die Ausgaben für Banken reduzieren.

Betrüger können aufgrund ihrer Expertise beim Eindringen von Online-Banking-Sitzungen potenziell in jeder Bank, in jedem Land und auf der ganzen Welt zuschlagen. Zu den häufigsten Verhaltensweisen von Betrügern gehören:

• Diebstahl der Anmeldeinformationen des Kunden
• Einsatz von Malware
• Diebstahl von Geldern von mit Malware infizierten Kundenkonten

Der Autor Marc Goodman weist in seinem Buch Future Crimes darauf hin, dass Kriminelle zu den ersten Ausbeutern neuer Technologien gehören. Sie erwerben schnell das nötige Fachwissen, um selbst komplexe Technologien gegen ahnungslose Benutzer einzusetzen.

Die Schwierigkeiten mit den Falschmeldungen

Falschmeldungen treten auf, wenn Betrugserkennungssysteme echte Transaktionen falsch lesen und als Betrug kennzeichnen, was dazu führt, dass die Transaktion abgelehnt wird. Dies könnte zu einer Beeinträchtigung der Kundenbeziehungen zwischen dem Kontoinhaber und der Bank führen. Dies kann auch dazu führen, dass Händler aufgrund abgelehnter Transaktionen Umsätze verlieren, was dazu führt, dass Falschmeldungen den Absatz ruinieren.

Wenn das System nicht kalibriert ist, um Falschmeldungen zu minimieren, riskiert die Bank den Verlust ihrer Kunden, wenn sie legitime Transaktionen fälschlicherweise als Betrug einstuft. Wenn die Bank in einem solchen Szenario Kreditkarten storniert, muss sie die Betriebskosten wie das Drucken neuer Karten und den Versand an frustrierte Kunden aus eigener Tasche bezahlen. Dies könnte zu einem Vertrauensverlust und einer erhöhten Kundenabwanderung führen. Daher müssen Banken so genau wie möglich zwischen echten und betrügerischen Transaktionen unterscheiden.

Hier werden die folgenden Tools und Technologien zu einem wichtigen Bestandteil der Betrugserkennung:

Tools für Banken zur Bekämpfung von Cyberkriminalität und Reduzierung von Falschmeldungen

Datenanalyse-Software

Datenanalyse-Software verfügt über ein Spektrum an Taktiken zur Erkennung betrügerischer Banktransaktionen. Dazu gehören Modi zur Analyse verschiedener Aspekte alltäglicher Geschäftsdaten wie die Validierung von Eingabedaten, die Kennzeichnung doppelter Transaktionen, die Summierung numerischer Werte und statistische Berechnungen zur Erkennung von Ausreißern, die auf Betrug hinweisen. Interne Überprüfungen in der Software ermöglichen die Analyse von Kontextsituationen für eine eigenständige Betrugsuntersuchung sowie eine wiederholbare Analyse von Bankprozessen, die sie anfällig für Cyberangriffe machen, und die Schätzung des Risikos eines Auftretens.

Sogar traditionelle Bankensektoren haben ihre Managementanforderungen an Informationen erhöht und die Prüfungsanpassung von zyklischen, konventionellen Ansätzen in ein langjährigesn und risikobasiertes Modell verlagert, um mit den Fintechs Schritt zu halten. Eine ständige Überwachung mit lokal entwickelter Software kann hilfreich sein, wenn präventive Kontrollen nicht in der Lage sind, die Aufgabe zu erfüllen.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Bankwesen

Die Erkennung von Anomalien ist eine klassische Technik zur Betrugserkennung, die auf künstlicher Intelligenz basiert. Mit dieser Technik werden Abweichungen von festgelegten Normen zur Bekämpfung von Remote-Banking-Betrug und Geldwäscheprozessen berücksichtigt. Auf der Erkennung von Anomalien basierende Betrugsbekämpfungslösungen sind häufiger anzutreffen als Lösungen, die prädiktive und präskriptive Daten-Analytik verwenden

Das inhärente Modell des maschinellen Lernens zur Anomalieerkennung wird auf der Grundlage des kontinuierlichen Flusses eingehender Daten trainiert, die ständig mit vorab festgelegten Basiswerten für Normalität in Bezug auf Banktransaktionen, neue Kontoerstellung, Kreditanträge und andere Banktransaktionen verglichen werden. Das System kennzeichnet alle Abweichungen von der Norm für einen menschlichen Monitor. Nach Überprüfung der Daten kann der menschliche Monitor die Markierung als aufrichtige Warnung entweder akzeptieren oder ablehnen. Die Entscheidung des menschlichen Monitors ist die Grundlage für das Modell des maschinellen Lernens, um zu verstehen, ob die Erkennung betrügerischer Aktivitäten korrekt war oder nicht. Und falls nicht, um zu verstehen, ob es sich um eine bisher unsichtbare, aber akzeptable Abweichung handelte.

Auf maschinellem Lernen basierende Lösungen zur Betrugserkennung können darauf trainiert werden, Betrug über mehr als einen Datenkanal und mit mehr als einer Art von Transaktion und Anwendung zu erkennen, und das häufig parallel.

Banken, die auf künstlicher Intelligenz basierende Betrugsbekämpfungssysteme einsetzen, sehen häufig eine Verringerung ihrer täglichen Anzahl von Falschmeldungen, und die Aufdeckungsraten von tatsächlichem Betrug steigen. Dies kann Banken in die Lage versetzen, die Ressourcenzuweisung neu zu ordnen, um echte Betrugsfälle auszumerzen und neue betrügerische Praktiken aufzudecken. Die Bank kann auch Unstimmigkeiten zwischen bekannten Daten erkennen, z. B. einen Unterschied zwischen dem registrierten geografischen Standort eines Kontoinhabers und einem Transaktionsort oder wenn stark unregelmäßige Arten von Käufen getätigt werden.

Daten-Analytik zur Vorbeugung von Bankenbetrug

Die High-Tech-Datenvisualisierung hat die erweiterte Analytik in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Data Science kann verborgene Muster entdecken und wertvolle Erkenntnisse aus enormen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten liefern. Die Datenanalyse erfordert eine Kombination aus Data Mining, maschinellem Lernen und erweiterten Analysen, um nützliche Erkenntnisse zu liefern.

Hightech-Analysefunktionen werden in die folgenden vier allgemeinen Kategorien eingeteilt:

1. Deskriptive Analytik: beschreibt, was passiert ist. Dies könnte beispielsweise ein aktueller Wetterbericht sein.
2. Diagnostische Analytik: befasst sich mit einem Phänomen und erklärt, warum etwas passiert ist. Mit anderen Worten, sie untersuchen die Faktoren, die zu einem Ereignis oder Ereignis beigetragen haben. Zum Beispiel, welche Wetterlage einen Hurrikan verursacht hat.
3. Prädiktive Analytik: nimmt die Diagnoseinformationen und prognostiziert, was als nächstes kommen könnte. Dies ist eine Wettervorhersage - Wettermuster für die Region kennen, sehen, was passiert ist, und vorhersagen, was in Zukunft passieren könnte.
4. Prädiktive Analytik: empfiehlt Lösungen, Präventions- oder Notfallmaßnahmen oder Schadensbegrenzung.

Software für prädiktive Analytik kann sowohl dieselben Daten verarbeiten als auch ähnliches Training erhalten. Banken beschäftigen Data Scientists oder Bankdatenexperten, um zunächst eine Ausgangsbasis festzulegen, indem sie ein sehr hohes Transaktionsvolumen als legitim, akzeptabel oder betrügerisch kennzeichnen. Wenn sie das Modell für maschinelles Lernen durchlaufen, kann die Software Bankbetrug erkennen und kennzeichnen.

Betrugsorchestrierung

Die Betrugsorchestrierung ist ein mächtiges neues Instrument im Arsenal der Cyberkriminalität einer Bank. Sie funktioniert in Form einer zentralisierten Plattform, auf der betrügerische Aktivitäten von einem einzigen Ort aus überwacht werden können. Echtzeit-Daten-Analytik wird in Verbindung mit Betrugspräventionssystemen durchgeführt, was zu einer schnellen Erkennung von Betrug und einer Agilität führt, um darauf zu reagieren. Ein weiterer Vorteil der Betrugsorchestrierung ist die Möglichkeit, Kundenprofile für Banken zu entwickeln, die auf Ausgabenmustern und Trends der Kunden basieren.

Dies wiederum hilft E-Commerce-Einzelhändlern dabei, die Einkäufe ihrer Kunden in Echtzeit zu überwachen, um falsche Messwerte zu verhindern. Die Betrugsorchestrierung bietet Banken somit ein ganzheitliches Bild ihrer Kunden, kombiniert Verhaltensdaten mit Transaktionsdaten und optimiert so Betrugserkennungssysteme.

Die Zukunft des Bankwesens braucht eine genaue Betrugserkennung

Da immer mehr Finanzinstitute zunehmend automatisierte, ganzheitliche und integrierte Methoden zur Erkennung von Bankenbetrug einsetzen, haben sie das Potenzial, ihre Erfahrungen zu nutzen, um Erkennungssysteme langfristig noch schärfer zu machen.