Was ist Betrugserkennung?

Betrugserkennung und -prävention sind wichtige Services, die künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um mögliche Betrugsfälle zu erkennen, bevor sie auftreten.

Anfangs konzentrierte sich die Betrugserkennung und -prävention auf die Untersuchung historischer Daten und ließ Experten manuell Berge von Aufzeichnungen durchforsten, um betrügerisches Verhalten zu erkennen. In einer Welt, die größtenteils online funktioniert, geht es bei der Betrugserkennung und -prävention darum, Betrug sofort zu stoppen und zu verhindern, dass er überhaupt passiert. Heute sind Betrugsmanagementlösungen automatisiert und erkennen ungewöhnliche Aktivitätsmuster, die potenziell betrügerisches Verhalten kennzeichnen und den Abschluss einer Transaktion verhindern.

Große Probleme brauchen große Lösungen

Die größte Herausforderung bei der Betrugserkennung und -verhinderung ist die Datenmenge, die Unternehmen verarbeiten müssen, um Betrug in Echtzeit zu erkennen. Mit dem enormen Datenfluss haben Sie nur wenige Sekunden Zeit, um potenziell betrügerische Aktivitäten zu kennzeichnen und ihre Ausführung zu verhindern, während Sie andere Daten überwachen. Betrugslösungen müssen extrem leistungsfähig sein, damit mit dieser Datenflut fertig werden. Selbst mit einer 99,7-prozentigen Garantie für Erkennung und Prävention gehen Unternehmen immer noch davon aus, dass 0,3 Prozent der betrügerischen Aktivitäten unbemerkt bleiben und zu enormen finanziellen Verlusten führen.

Betrug selbst hat mehrere Definitionen und umfasst viele kriminelle Tätigkeiten. Dazu gehören auch Diebstahl, Unterschlagung und schwerer Diebstahl. Solche Handlungen können von Personen in und außerhalb der Organisation begangen werden.

Betrug ist in fast allen Branchen ein Geschäft, in dem Billionen Dollar erwirtschaftet werden. Betrug kann in fast jeder Branche auftreten und ist alltäglich und immer komplizierter geworden. Die meisten Branchen haben Schwierigkeiten, die richtigen Erkennungssysteme zu implementieren. Herkömmliche Erkennungssysteme funktionieren nicht mehr, da sich betrügerische Aktivitäten zu einem ausgeklügelten, komplexen, kanalübergreifenden Prozess wandeln.

Früher waren Unternehmen sicher, wenn sie ihre Erkennungsprozesse am Ende des Arbeitstages ausgeführt haben. Angesichts der zunehmenden Anzahl von Kanälen für eine Transaktion — Telefone, PCs, Laptops und andere persönliche Geräte — ist das heute äußerst schwierig. Unternehmen benötigen herausragende Lösungen zur Betrugserkennung in Echtzeit, die ungewöhnliches Verhalten kanalübergreifend erkennen und sich selbst aktualisieren können. Dies reduziert die Abhängigkeit von großen Teams teurer Data Scientists.

Digitalisierung und das Internet der Dinge (IoT) sind Schlüsselfaktoren, die den Markt vorantreiben und den Bedarf an digitaler Betrugserkennung und -prävention exponentiell erhöhen. Neben der Einführung von Protokollen zur Betrugserkennung und -prävention eröffnet der Einsatz fortschrittlicher Analysen und deren Integration in KI-, ML- und Big-Data-Technologien den Anbietern mehrere weitere Möglichkeiten.

Wer nutzt Betrugsprävention

Viele Unternehmen haben eine Reihe von Technologien wie Daten-Visualisierung (DV) und KI implementiert, um die finanziellen Auswirkungen von Betrug zu reduzieren. Spezialisierte Analysten und Ermittler arbeiten zusammen, um Informationssilos aufzuschlüsseln, Warnungen basierend auf ihrem Schweregrad zu bewerten und zu priorisieren und Warnmeldungen mit hoher Priorität zur weiteren Prüfung zu kanalisieren.

Der Bankensektor

Im Bankensystem kann Betrug in einer Reihe von Szenarien auftreten, darunter gestohlene Identitäten, gehackte Kundenkonten oder falsche Anwendungen. Im Zusammenhang mit digitalen Zahlungen, Authentifizierung und Beschaffung können mehrere andere Finanzverbrechen auftreten. Finanzinstitute verwenden Lösungen zur Betrugserkennung, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu finden. Banken bevorzugen Lösungen, die weniger Falschmeldungen liefern, insbesondere solche, die Spuren der Geldwäsche mit komplexen Algorithmen erkennen.

Der Versicherungssektor

Der Versicherungssektor kennt weit verbreitete betrügerische Ansprüche und Anträge mit jährlichen Verlusten im Wert von Milliarden Dollar. Anstatt zunächst standardmäßig auszuzahlen und dann den Kunden zu verfolgen, versuchen Datenanalysten, Betrug mit Algorithmen zu verhindern. ML hilft ihnen dabei, Anomalien und Muster auf der Grundlage der Analyse verschiedener Faktoren zu erkennen, um potenziellen Betrug zu ermitteln.

Im öffentlichen Sektor

Regierungen verwenden Lösungen zur Betrugserkennung und -prävention, um Daten in Silos zu kombinieren, Steuerbetrug zu enthüllen, mögliche Eingriffe vorherzusagen und jede Form von unregelmäßigem Netzwerkverhalten zu identifizieren. Solche Bedrohungen werden in Echtzeit ausgeschaltet und zukünftige Bedrohungen werden in Schach gehalten. Eine solche Aufdeckung und Verhinderung schützt Grenzen, ermöglicht Aufklärung, fördert die Strafverfolgung, überwacht den illegalen Handel und sorgt für die Sicherheit der Öffentlichkeit.

Im Gesundheitswesen

Betrug im Gesundheitswesen kostet die Branche jedes Jahr Milliarden. Durch die Übernahme des Unternehmensansatzes zur Gewährleistung der Zahlungsintegrität können Krankenhäuser Betrug verhindern. Die Kosten der Gesundheitsversorgung für Anbieter werden durch den Einsatz fortschrittlicher Analysen reduziert, die Schlupflöcher schließen sich.

Wer ist für die Enthüllung und Prävention von Betrug verantwortlich?

Unternehmen dürfen die Bedeutung der Betrugserkennung und -prävention nicht unterschätzen. Für jedes Unternehmen besteht der erste logische Schritt darin, festzustellen, welche Abteilung zuständig ist. Dazu gibt es zwei Ansichten.

Ein Argument ist, dass das Management übernehmen sollte, da es für die tägliche Funktionsfähigkeit eines Unternehmens verantwortlich ist. Das Management entwickelt zudem Kontrollen und setzt sie durch. Außerdem besitzt es die notwendige Autorität über Personen, Systeme und Informationen. Das Management hat auch das erforderliche Wissen und die Autorität, um Änderungen sofort umzusetzen.

Ein anderer Ansatz geht davon aus, dass die Revisionsabteilung für die Betrugserkennung und -prävention verantwortlich sein sollte. Sie verfügt über das notwendige Fachwissen, um Kontrollen zu bewerten und zu entwerfen. Sie überprüft auch ständig die Betriebsprotokolle und zeichnet für die Due Diligence verantwortlich, die für die Betrugsprävention unerlässlich ist.

Beide Ansätze treffen zu, denn Management und Wirtschaftsprüfer müssen zusammenarbeiten, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Interne Kontrollen allein können Betrug nicht in Schach halten. Die Denkprozesse müssen in die gesamte Unternehmenskultur, Managementhaltung und Mitarbeiterschulung übernommen werden.

Die meisten Wirtschaftsprüfer sind der Ansicht, dass die Beeinflussung der Unternehmenskultur über ihren Fachbereich hinausgeht. Aber gerade die Revisionsabteilung kann das Management vor den verschiedenen Betrugsrisiken warnen. Das Management wiederum kann die Mitarbeiter über Verstöße informieren und ihnen dabei helfen, Betrugsprobleme besser zu verstehen. Alle Managementziele können von der Revisionsabteilung überprüft werden. Insgesamt ist die Schaffung und Aufrechterhaltung einer betrugssicheren Kultur eine gemeinsame Anstrengung.

Die Unternehmensleistung kann nach Beratung mit der Revisionsabteilung Folgendes entwickeln:

Schulungsmodule zur Betrugsbekämpfung

Die Schulungsmodule konzentrieren sich auf Mitarbeiter und ihre Rolle bei der Betrugsprävention und -enthüllung. Dieses Modul ist in der Regel mit einem Ethikprogramm verbunden und schafft eine solide Grundlage für das Verhalten der Mitarbeiter.

Richtlinie zu Unternehmensbetrug

Richtlinien zu Unternehmensbetrug beschreiben, was Mitarbeiter tun müssen, wenn sie Betrug vermuten. Richtlinien tragen zu einer klaren Vorgehensweise bei Betrugsversuchen im Unternehmen bei. Sie sollte deutlich vermitteln, dass niemand eine illegale Handlung gegen das Unternehmen begehen kann.

Wie funktioniert Betrugsprävention?

Strategien zur Betrugsprävention sind nicht statisch, da es keinen bestimmten Start oder kein bestimmtes Ende des Prozesses gibt. Sie ist ein kontinuierlicher Prozess, der Nachverfolgung, Analysen, zugehörige Entscheidungsfindung, Fallmanagement und die Möglichkeit umfasst und Analyseergebnisse in den Prozess einfließen lässt und berücksichtigt. Jeder Betrug ist eine Lernmöglichkeit für Unternehmen, und diese Lektionen können in neuere Überwachungs- und Aufdeckungsverfahren integriert werden.

Betrug kann eine Vielzahl Aktivitäten umfassen - von korruptem Management und Personal bis hin zu schlechter Geschäftsleitung, illegalen Transaktionen, Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung, Unterschlagung und Bedrohung der öffentlichen Sicherheit. Die Identifizierung von Betrug, die Durchsetzung von Präventionsmaßnahmen oder der Schutz gegen betrügerische Handlungen müssen das Hauptziel der Organisation sein. Mit Technologien der nächsten Generation kann KI große Datenmengen automatisieren und Analysen durchführen. Betrüger verwenden jedoch dieselbe Technologie, um ihre Fähigkeiten zu verbessern, sodass sich die Erkennungsmethoden ständig weiterentwickeln.

Herausforderungen bei der Umsetzung

Wie bei jedem Protokoll gibt es auch bei der Betrugserkennung und -prävention Herausforderungen. Die Arbeit eines jeden Unternehmens ist auf mittel- bis langfristige Ziele ausgerichtet. Jedes Unternehmen versucht, den sogenannten Schereneffekt zu erzielen, bei dem die Risiken bei steigenden Unternehmenseinnahmen reduziert werden. Dies ist nicht leicht zu erreichen, aber eine erfolgreiche Umsetzung kann immens zum Wachstumsplan eines Unternehmens beitragen. Um das ideale Betrugsbekämpfungssystem zu erreichen, sollten sich Unternehmen auf die Nutzung von Fähigkeiten, Prozessen und Systemen konzentrieren. Eine fundierte Strategie kann auf vier wichtigen Säulen aufbauen:

Säule Nr. 1 — Prävention

Unternehmen sollten sicherstellen, dass das Betrugsrisiko ständig bewertet wird, und ein System von Prozessaudits einrichten, insbesondere für anfällige Einnahmequellen. Management- und Prüfungsteams müssen solide Richtlinien zur Betrugsbekämpfung festlegen und ein jährliches Programm zur Aufklärung für Mitarbeiter zur Betrugsbekämpfung einführen. Due Diligence verhindert die Schwachstellen durch menschlichen Versagens.

Die Betrugsprävention umfasst die Due Diligence in Form von Know-Your-Customer-und Know-Your-Partners-Systemen (KYC und KYP). Unternehmen sollten mit spezialisierten Unternehmen zusammenarbeiten, die Wissen über Betrugsmarktinformationen bereitstellen können. Viele branchenspezifische Foren bieten solche Beratungsservices an. Ein Fraudster-Behavior-Intelligence-System erstellt mit Fraud Case Intelligence (FCI) Profile für Techniken, die von Betrügern verwendet werden. FCI dokumentiert das Gelernte in einem organisierten Fall und teilt es:

1. Der Fall wird geöffnet
2. Der Fall wird beurteilt
3. Der Fall wird bearbeitet und Maßnahmen werden ergriffen
4. Der Fall ist abgeschlossen und die Abschlussbedingungen werden dokumentiert
5. Fallhäufigkeit und Auswirkung werden bewertet

Säule Nr. 2 — Prognose

Betrüger entwickeln ständig Strategien zum Ausnutzen von Schlupflöchern oder Schwachstellen in Unternehmen.

Um dem entgegenzuwirken, müssen Unternehmen Lernsysteme schaffen, die auf Vorhersagetechniken und Data Mining basieren. Diese Techniken helfen bei der Identifizierung von Betrugsvorgängen und verhindern Falschmeldungen in Lernsystemen. Prognosen können niemals zu 100 Prozent genau sein, aber sie können:

• Unternehmensziele festlegen
• Abweichungen vom Ziel einplanen
• Korrekturmaßnahmen bei Bedarf ermöglichen
• in den Business Plan integriert werden
• die Wirksamkeit der Risikominderung messen

Mit Vorhersagen kann ein Unternehmen auf den Schereneffekt hinarbeiten. Aber Unternehmen können ihre Prognosemethoden auch zur Betrugserkennung entwickeln.

Säule Nr. 3 – Erkennung

Trotz aller Maßnahmen zur Betrugsprävention besteht die Möglichkeit, dass einige Versuche unentdeckt bleiben. In solchen Fällen kann eine Früherkennung die Auswirkungen verringern oder zunichte machen. Es gibt verschiedene Methoden, Technologien und Verfahren, mit denen der Schaden gemindert werden kann. Ein Vorteil der schnellen Erkennung besteht darin, dass sie potenzielle Betrüger abschreckt und die Betrugsbekämpfungsposition des Unternehmens stärkt. Die Erkennung umfasst:

• eine Hotline für interne oder externe Whistleblower
• Online- und Offline-Erkennungssysteme
• das Abfangen von Betrugsversuchen und nachfolgende Ermittlungen nach geltendem Recht
• interne und externe Hinweise
• interne und externe Prüfungen
• Sicherheitsmaßnahmen für Unternehmen
• Maßnahmen zum Risikomanagement
• KI und ML zur Erkennung von Betrug in Echtzeit

Die richtige Technologiemischung ist für die Betrugserkennung unerlässlich. Eine kollaborative Architektur muss einen umfassenden Überblick über die Systeme der Organisation bieten. Alles, von Betrugsmanagementsystemen über Anrufverfolgung, Data Mining bis hin zur prädiktiven Analyse, muss berücksichtigt werden. Eine erfolgreiche Erkennungsarchitektur basiert auf:

• fundiertem Fachwissen zur Verringerung von Falschmeldungen
• regelmäßigen forensische Analysen und Ursachenanalysen
• der Untersuchung und Implementierung dynamischer Steuerungen

Säule Nr. 4 – Geldeintreibung

Das ist möglicherweise die schwierigste Säule – Ihr Geld zurückzubekommen. In Fällen, in denen Betrüger gefasst wurden und sich vor Gericht verantworten mussten, kann das Vorhandensein aller erforderlichen Beweise dazu beitragen, dass sich ein Unternehmen erholt. Unternehmen sollten:

• einen rechtsverbindlichen Wert für die entstandenen Verluste schaffen
• die gesetzlich vorgesehenen Strafen prüfen
• das Eigentum des Betrügers einziehen, sofern dies gesetzlich zulässig ist
• Bestrafen Sie diejenigen, die möglicherweise bei der Betrugsbegehung mitgewirkt haben

Die Möglichkeit des Betrugs ist für alle Unternehmen unvermeidlich. Auf ihre Erkennung und Vorbeugung kann eine Organisation jedoch gewissenhaft hinarbeiten. Die richtige Mischung aus Fachwissen und Technologie kann den entscheidenden Unterschied beim Schutz eines Unternehmens machen.