Die Macht des Data Mapping im Gesundheitswesen: Vorteile, Anwendungsfälle und zukünftige Trends. Mit der rasanten Expansion der Gesundheitsbranche und der sie unterstützenden Technologien wird eine immense Menge an Daten und Informationen erzeugt. Statistiken zeigen, dass etwa 30% des weltweiten Datenvolumens auf die Gesundheitsbranche entfallen, mit einer prognostizierten Wachstumsrate von fast 36% bis 2025. Dies zeigt, dass die Wachstumsrate weit über der anderer Branchen wie Fertigung, Finanzdienstleistungen sowie Medien und Unterhaltung liegt.

Betrugserkennung und -prävention im Bank- und FinTech-Bereich meistern

Häufige Betrugsarten im Bank- und FinTech-Bereich heute

Man kann nur bekämpfen, was man versteht. Betrug wandelt sich, alte Tricks bleiben. Deshalb ist eine starke, flexible Betrugserkennung für Banken und FinTechs heute unverzichtbar.

Diebstahl von Anmeldeinformationen und Kontoübernahme (ATO)

Betrüger stehlen Zugangsdaten und übernehmen Konten mit KI-Phishing, Credential Stuffing und Malware. Fortgeschrittene Angriffe wie Session Hijacking und SIM-Swapping fangen Codes ab und leeren Konten unbemerkt.

Synthetischer Identitätsbetrug

Betrüger mischen echte und gefälschte Daten oft mit KI und erschaffen falsche Identitäten, die Sicherheitschecks umgehen. So eröffnen sie Konten, nehmen Kredite auf und waschen Geld. Da kein echtes Opfer meldet, bleibt Betrug oft unentdeckt. Banken brauchen smarte KI und Betrugsabwehr.

Zahlungsbetrug in Echtzeit

Betrüger nutzen bei Sofortzahlungen die schnelle, irreversible Überweisung, um gestohlene Gelder über APP-Betrug und Mule-Netzwerke zu verteilen. Banken brauchen deshalb smarte Betrugserkennung, um Schäden zu verhindern.

Kreditkartenbetrug und Kartenbetrug ohne Vorlage der Karte (CNP)

Betrüger entwenden Kartendaten via Skimming, Datenlecks und Phishing und missbrauchen sie für Online-Käufe ohne Karte. Sie nutzen Rückbuchungen und Bot-Angriffe, um Kosten anzuhäufen, bevor der Betrug entdeckt wird. Banken und Händler tragen die Folgen.

API- und Open-Banking-Missbrauch

Mit mehr Open-Banking-APIs suchen Betrüger nach Lücken wie schwacher Authentifizierung und falschen Einstellungen, um Konten zu manipulieren, Zahlungen zu stehlen und Daten zu klauen. Eine Schwachstelle reicht für großen Betrug.

Schadsoftware und Banking-Trojaner

Betrüger nutzen Malware und Trojaner, um Konten zu kapern, Daten zu stehlen und Transaktionen zu manipulieren. Sie verbreiten sich über Phishing, falsche Apps und umgehen oft die Multi-Faktor-Authentifizierung – ein Albtraum für Banken und Nutzer.

KI-gesteuerter Betrug und Fraud-as-a-Service (FaaS)

KI hilft Kriminellen, Betrug zu automatisieren, Sicherheitschecks zu umgehen und Deepfakes zu erzeugen, um Banken und Kunden zu täuschen. Fertige Phishing-Kits und KI-Bots im Darknet ermöglichen auch Anfängern komplexe Angriffe, was Finanzbetrug schwerer stoppbar macht.

Krypto- und DeFi-Betrug

Mit dem Einstieg in Kryptowährungen wächst auch der Betrug: Angreifer nutzen Schwachstellen in Smart Contracts, Blitzkredite und Cross-Chain-Tricks, um Vermögen schnell und anonym zu stehlen. Banken müssen deshalb in Echtzeit reagieren.

Lassen Sie Betrug nicht siegen – übernehmen Sie jetzt Kontrolle!

So funktioniert moderne Betrugserkennung

Betrug ist oft unauffällig. Moderne Systeme durchschauen Täter, entdecken Schwachstellen und reagieren schnell – so bleiben sie wirksam.

Verhaltensanalyse

KI-Systeme erfassen Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen, Transaktionsmuster und Standorte. Erkennen ungewöhnliche Aktivitäten und lösen Schutzmaßnahmen aus. So verhindern sie Kontoübernahmen, Bot-Angriffe und Identitätsbetrug.

Modelle für maschinelles Lernen

Überwachtes ML lernt aus Betrugsfällen, um Transaktionen zu bewerten. Unüberwachtes ML erkennt Anomalien ohne Regeln. Modelle entdecken Ausgabenspitzen, riskante Händler und Anmeldeabweichungen. Bestärkendes Lernen passt Erkennung an neue Betrugsmethoden an.

Echtzeit-Transaktionsüberwachung

Moderne Systeme prüfen Transaktionen in Echtzeit. Sie analysieren Häufigkeit, Beträge und Empfänger in Millisekunden. Ungewöhnliche Aktivitäten lösen Sicherheitsmaßnahmen aus, bevor die Transaktion endet.

Risikobewertung und Musteranalyse

Betrugssysteme bewerten Standort, Gerät, Transaktionen und Anmeldungen gleichzeitig. Modernes Betrugsmanagement nutzt Multi-Faktor-Scoring, um Risiken zu bewerten, bei Bedarf auch zusätzliche Prüfungen oder Blockaden auszulösen.

Erkennung netzwerkbasierten Betrugs

Viele Betrugsfälle nutzen „Mule-Accounts“ oder gestohlene Identitäten. Systeme analysieren Verbindungen zwischen Konten, Geräten und Transaktionen, um organisierte Betrugsnetzwerke zu erkennen. Gemeinsame Geräte oder Empfänger deuten auf solche Netzwerke hin.

Tools und Technologien zur Betrugserkennung

Betrugserkennung braucht keine Wunderlösung, sondern die passenden Technologien, um Betrug früh zu stoppen. Nach den Methoden schauen wir nun auf die Technik hinter den Systemen in Banken.

TechnologieFunktionenHauptmerkmaleBeliebte Lösungen
Systeme für BetrugsmanagementZentralisierte Plattformen, die Betrugsdaten aggregieren, Transaktionen analysieren und Warnungen in Echtzeit auslösenTransaktionsüberwachung, Fallmanagement und Risikobewertung in EchtzeitNICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
KI & MLErkennt betrügerische Aktivitäten durch die Analyse von Mustern, Anomalien und VerhaltensänderungenPrädiktive Analytik, Anomalieerkennung, adaptive LernmodelleFeedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
BlockchainVerhindert Betrug durch unveränderliche Transaktionsaufzeichnungen und dezentrale IdentitätsprüfungKryptografische Sicherheit, Smart Contracts, manipulationssichere HauptbücherTrust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Fraud Prevention
Biometrische und risikobasierte AuthentifizierungNutzt physische und verhaltensbezogene Biometrie zur Identitätsprüfung und dynamischen RisikobewertungFingerabdruckscan, Gesichtserkennung, Verhaltensbiometrie, dynamische RisikobewertungBioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Geräte-Intelligenz und FingerabdruckerkennungIdentifiziert betrügerische Benutzer durch die Analyse von Geräteeigenschaften, Geolokalisierung VerbindungsmusternIP-Verfolgung, Gerätebindung, AnomalieerkennungThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Erkennung synthetischer IdentitätenNutzt KI, um gefälschte Identitäten zu erkennen, die echte und gefälschte Daten für Betrugsmaschen kombinierenIdentitätsclustering, KI-gesteuerte Mustererkennung, Erkennung von DokumentenfälschungenSocure, Sift, Experian CrossCore
Graphenbasierte BetrugserkennungBildet Beziehungen zwischen Konten, Geräten und Transaktionen ab, um Betrugsringe und Geldkuriere aufzudeckenAnalyse sozialer Netzwerke, Entitätsverknüpfungsanalyse, Erkennung von BetrugsringenQuantexa, Linkurious, GraphAware
Dark Web-ÜberwachungDurchsucht Untergrundforen, Marktplätze und durchgesickerte Datenbanken nach kompromittierten Anmeldeinformationen und BetrugsaktivitätenKI-gestützte Bedrohungsinformationen, Warnmeldungen bei Anmeldeinformationslecks, EchtzeitüberwachungRecorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"Der größte Irrtum besteht darin, Betrug als ein Problem zu behandeln, das erst nach einem Vorfall auftritt – erkennen, reagieren, wiederholen. Doch bis eine Warnung ausgelöst wird, ist der Schaden oft bereits angerichtet. Echter Schutz bedeutet, Systeme zu entwickeln, die Betrug von vornherein nahezu unmöglich machen. Wir von Innowise helfen Ihnen, versteckte Schwachstellen aufzudecken und Ihre Strategie zu optimieren, bevor Betrug überhaupt eine Chance hat."

Dzianis Kryvitski

Delivery Manager in FinTech

Bausteine ​​der FinTech-Betrugsprävention

Betrug erkennen ist gut. Ihn früh stoppen ist besser. Echte Prävention im Bankwesen beginnt vor der Transaktion bei Zugriff, Absicht und Risiko. Wer das versteht, hat die Nase vorn.

Einhaltung der Vorschriften und Frameworks zur Betrugsbekämpfung

Gesetze sind wichtig für Betrugsprävention. KYC prüft Nutzer, AML überwacht verdächtige Zahlungen, PSD2 und SCA sichern Online-Zahlungen, PCI DSS schützt Zahlungsdaten. So reduzieren Unternehmen Risiken und verhindern Betrug.

Risikobasierte Benutzerzugriffskontrollen

Betrugsprävention startet mit kontrolliertem Zugriff. Risikobasierte Kontrollen prüfen Standort, Gerät und Anmeldung. Verdächtige Zugriffe werden geprüft, vertrauenswürdige Nutzer haben freien Zugang. So funktioniert smarte Betrugserkennung im Bankwesen.

KI-gesteuerte Transaktionsvorabgenehmigung

KI erkennt und verhindert Betrug, indem sie riskante Transaktionen in Echtzeit prüft und bei Verdacht blockiert. Sie analysiert Ausgaben, Standort und Händler, um Geldverlust zu stoppen.

Biometrische und verhaltensbasierte Authentifizierung

Passwörter sind leicht zu stehlen. Biometrie und Verhaltensdaten erhöhen die Sicherheit bei der Betrugsprävention, wie z.B. Fingerabdruck, Gesichtserkennung und Tippverhalten.

Tokenisierung und Verschlüsselung von Zahlungen

Betrug verhindert man am besten, indem sensible Zahlungsdaten nicht preisgegeben werden. Tokenisierung ersetzt Kartendaten durch sichere Einmal-Token, die für Hacker nutzlos sind. Verschlüsselung schützt abgefangene Daten.

Konsortium-Datenaustausch und Echtzeit-Betrugswarnungen

Betrüger nutzen oft gestohlene Daten über Firmen hinweg. Der Austausch von Betrugsinfos in Konsortien hilft Banken, Händlern und Zahlungsanbietern, Betrug früh zu stoppen. Echtzeit-Warnnetzwerke blockieren Transaktionen mit kompromittierten Daten.

Präventive Transaktionsbegrenzungen und Geschwindigkeitsregeln

Betrüger testen oft mit kleinen Transaktionen. Limits und Geschwindigkeitsregeln stoppen riskante Aktionen, wie schnelle Abhebungen, viele Anmeldeversuche oder Auslandsüberweisungen, bevor sie Schaden anrichten.

Sichere APIs und mehrschichtige Zahlungssicherheit

API-Sicherheit wird wichtiger, da Betrüger Zahlungs-APIs ins Visier nehmen. Sichere APIs schützen mit Authentifizierung, Verschlüsselung und Betrugserkennung vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks.

Sichern Sie Ihren Schutz mit den besten Strategien zur Betrugsbekämpfung

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