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

Banking

FinTech

Stellen Sie sich vor: Sie führen eine Videokonferenz mit Ihrem Finanzvorstand und einigen Kollegen. Alles scheint normal, bis Ihnen klar wird, dass keiner von ihnen anwesend ist. Und bis dahin haben Sie bereits vertrauliche Informationen weitergegeben oder Geld an Dritte überwiesen. Genau das geschah im Januar 2024, als ein Mitarbeiter einer Firma in Hongkong dazu verleitet wurde, 25 Millionen Dollar an Betrüger zu überweisen. Die Betrüger nutzten Deepfake-Technologie, um den Finanzvorstand und die anderen Gesprächsteilnehmer – Gesichter, Stimmen und alles andere – zu imitieren.

Tatsächlich kann das mittlerweile jedem passieren. Der Betrug im Bank- und FinTech-Bereich geht weit über gestohlene Karten und Phishing-E-Mails hinaus. Wir sprechen von KI-generierten Stimmen, synthetischen Identitäten und Deepfake-Ausführungen, die Betrügereien im Wert von mehreren Millionen Dollar meistern.

Wenn Sie Ihre Betrugsstrategie dadurch noch nicht überdenken, sollten Sie das jetzt tun. In diesem Leitfaden erkläre ich Ihnen die häufigsten Betrugsarten, wie die Erkennung heute funktioniert und wie Sie immer einen Schritt voraus sind.

$40 Mrd

Verluste durch Betrug werden bis 2027 in den USA prognostiziert, die durch GenAI vorangetrieben werden.

Quelle: Deloitte

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Banken und FinTechs hat allein im Jahr 2023 mehr als 1 Million Dollar durch Betrug verloren.

Quelle: Alloy

Häufige Betrugsarten im Bank- und FinTech-Bereich heute

Man kann nichts bekämpfen, was man nicht vollständig versteht. Und obwohl sich Betrug ständig weiterentwickelt, sollten wir nicht vergessen, dass einige der ältesten Tricks immer noch im Spiel sind. Wir sind reifer geworden, aber auch sie haben sich angepasst. Bevor wir uns also mit der Prävention befassen, werfen wir einen Blick auf die gängigsten Betrugstechniken, die Banken und FinTechs heute bedrohen, und warum eine starke, adaptive Betrugserkennung im Finanzdienstleistungen wichtiger denn je ist.

Diebstahl von Anmeldeinformationen und Kontoübernahme (ATO)

Zugangsdatendiebstahl und ATO passieren, wenn Betrüger gestohlene Zugangsdaten verwenden, um sich bei Benutzerkonten anzumelden. Sie nutzen Tricks wie KI-gestütztes Phishing, Credential Stuffing und Schadsoftware, um die Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen. Fortgeschrittenere Taktiken wie Session Hijacking, Man-in-the-Middle-Angriffe (MitM) und SIM-Swapping ermöglichen es ihnen, Authentifizierungscodes abzufangen und Konten zu leeren, bevor es jemand bemerkt.

Synthetischer Identitätsbetrug

Betrüger vermischen echte und gefälschte persönliche Daten – oft mithilfe von KI – und erstellen so Identitäten, die niemandem gehören. Diese synthetischen Profile passieren Sicherheitskontrollen und ermöglichen es Kriminellen, Bankkonten zu eröffnen, Kredite aufzunehmen und Geld zu waschen. Ohne ein echtes Opfer, das den Betrug meldet, bleiben betrügerische Aktivitäten oft unentdeckt, bis es zu spät ist. Um dies zu erkennen, sind hochentwickelte KI und ein leistungsstarkes Betrugsmanagementsystem im Bankwesen erforderlich.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Zahlungsbetrug in Echtzeit

Bei Sofortzahlungssystemen nutzen Betrüger die Geschwindigkeit und Unumkehrbarkeit von Transaktionen aus, um gestohlene Gelder unentdeckt zu transferieren. Zu den gängigen Taktiken gehören Autorisierter Push-Payment-Betrug (APP) und Mule-Netzwerke, die illegales Geld schnell verteilen. Sobald das Geld weg ist, ist keine Rückbuchung mehr möglich. Banken benötigen daher eine fortschrittliche Überwachung des Bankbetrugs, um Bedrohungen zu erkennen, bevor sie eskalieren.

Kreditkartenbetrug und Kartenbetrug ohne Vorlage der Karte (CNP)

Betrüger stehlen Kartendaten durch Skimming, Datenlecks und Phishing und nutzen sie für dubiose Online-Käufe, für die keine physische Karte erforderlich ist. Sie führen Betrugsmaschen wie Rückbuchungsbetrug, Credential Stuffing und Bot-Angriffe durch und häufen Gebühren an, bevor es jemand bemerkt. Da gestohlene Kartendaten das Darknet überschwemmen, müssen Banken und Händler mit den Folgen leben.

API- und Open-Banking-Missbrauch

Da Banken und Fintech-Unternehmen zunehmend auf Open-Banking-APIs setzen, suchen Betrüger nach Sicherheitslücken, um Daten zu stehlen und Transaktionen zu kapern. Schwache Authentifizierung, falsch konfigurierte APIs und ungeschützte Endpunkte ermöglichen es Angreifern, Konten zu manipulieren, nicht autorisierte Zahlungen zu veranlassen oder sensible Finanzdaten abzugreifen. Da es mehr Drittanbieter-Integrationen als je zuvor gibt, kann bereits eine einzige Schwachstelle die Tür zu groß angelegtem Betrug öffnen.

Schadsoftware und Banking-Trojaner

Betrüger nutzen Malware und Banking-Trojaner, um sich Zugang zu Konten zu verschaffen, Anmeldeinformationen zu stehlen und Transaktionen zu manipulieren. Sie verbreiten sich über Phishing-E-Mails, gefälschte Apps und dubiose Browser-Erweiterungen und ermöglichen Angreifern so vollen Zugriff auf Banksitzungen. Manche Trojaner sind so fortschrittlich, dass sie sogar die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) umgehen können, was sie zu einem Albtraum für Banken und Nutzer gleichermaßen macht.

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

KI hilft Kriminellen, Betrugsversuche zu automatisieren, Sicherheitskontrollen zu umgehen und Deepfake-Stimmen und -Videos zu generieren, um Banken und Kunden zu täuschen. Gleichzeitig hat FaaS Cyberkriminalität zu einem Geschäft gemacht: Fertige Phishing-Kits, Credential-Stuffing-Tools und KI-gesteuerte Bots stehen im Darknet zum Mieten bereit. Dadurch können selbst Betrüger mit wenig Erfahrung komplexe Angriffe starten, was es schwieriger macht, Finanzbetrug zu erkennen und zu stoppen.

Krypto- und DeFi-Betrug

Mit dem Eintauchen von Banken und FinTechs in Kryptowährungen entwickelt sich auch der Betrug weiter. Dabei geht es nicht nur um gelegentliche Betrügereien – Angreifer nutzen Schwachstellen in Smart Contracts, Blitzkredite und Cross-Chain-Tricks, um gestohlene Vermögenswerte unbemerkt zu transferieren. Da Transaktionen schnell und anonym ablaufen, ist der Druck auf die Institute, in Echtzeit zu erkennen und zu reagieren, größer denn je.

Lassen Sie den Betrug nicht gewinnen – übernehmen Sie jetzt die Kontrolle!

So funktioniert moderne Betrugserkennung

Betrug ist nicht immer laut, offensichtlich oder leicht zu erkennen – er kann subtil und anpassungsfähig sein und oft unbemerkt durchsickern. Deshalb geht es bei moderner Betrugserkennung im Bankwesen nicht nur darum, Warnsignale zu erkennen. Es geht darum zu verstehen, wie Betrüger denken, wo Systeme Schwachstellen haben und wann gehandelt werden muss. Wie bleiben also die besten Systeme am Ball? Werfen wir einen genaueren Blick darauf.

Verhaltensanalyse

KI-gestützte Systeme erfassen Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen, Transaktionsgewohnheiten und Standortmuster, um normales Verhalten festzustellen. Verhält sich ein Konto plötzlich anders – beispielsweise durch eine Überweisung mit hohem Wert von einem ungewöhnlichen Standort – meldet das System dies und löst Sicherheitsmaßnahmen aus.Dies hilft, Kontoübernahmen, Bot-Aktivitäten und synthetischen Identitätsbetrug zu erkennen.

Modelle für maschinelles Lernen

Überwachtes ML lernt aus vergangenen Betrugsfällen, um Transaktionen zu klassifizieren, während unüberwachtes ML Anomalien ohne vordefinierte Regeln erkennt. Diese Modelle erkennen plötzliche Ausgabenspitzen, Händler mit hohem Risiko und Inkonsistenzen bei der Anmeldung.Bestärkendes Lernen trägt dazu bei, die Erkennung zu verfeinern, indem es sich an sich entwickelnde Betrugstaktiken anpasst.

Echtzeit-Transaktionsüberwachung

Anstatt Betrug erst im Nachhinein zu erkennen, analysieren moderne Systeme Transaktionen direkt im Verlauf. Sie überprüfen Transaktionshäufigkeit, Beträge und Empfängerhistorie in Millisekunden. Ungewöhnliche Aktivitäten wie schnelle Abhebungen oder unregelmäßige Ausgabenmuster können Sicherheitsmaßnahmen auslösen, bevor die Transaktion abgeschlossen ist.

Risikobewertung und Musteranalyse

Betrugserkennungssysteme bewerten mehrere Risikofaktoren gleichzeitig, darunter Standort, Geräteverlauf, frühere Transaktionen und Anmeldeverhalten. Modernes Betrugsmanagement im Bankwesen verlässt sich nicht auf eine einzelne Warnung, sondern nutzt Multi-Faktor-Scoring zur Risikobewertung. Basierend auf diesem Risiko-Score können Unternehmen zusätzliche Authentifizierungsschritte durchführen oder verdächtige Aktivitäten vollständig blockieren.

Erkennung netzwerkbasierten Betrugs

Viele Betrugsmaschen basieren auf koordinierten Aktionen über sogenannte „Mule-Accounts“ oder gestohlene Identitäten. Durch die Analyse von Verbindungen zwischen Konten, Geräten und Transaktionsverläufen können Betrugserkennungssysteme verborgene Zusammenhänge aufdecken, die auf organisierten Betrug hindeuten. Wenn mehrere Konten dasselbe Gerät nutzen oder Geld an denselben Empfänger weiterleiten, können sie als Teil eines größeren Betrugsnetzwerks gekennzeichnet werden.

Tools und Technologien zur Betrugserkennung

Bei der Betrugserkennung geht es nicht um eine einzelne magische Lösung – es geht darum, die richtigen Technologien einzusetzen, um Betrug zu erkennen, bevor er sich ausbreitet. Nachdem wir uns die Funktionsweise verschiedener Erkennungsmethoden angesehen haben, wollen wir nun die Technologien betrachten, die ihnen in realen Bankenumgebungen zugrunde liegen.

Technologie	So funktioniert's	Hauptmerkmale	Beliebte Lösungen
Betrugsmanagementsysteme (FMS)	Zentralisierte Plattformen, die Betrugsdaten aggregieren, Transaktionen analysieren und Warnungen in Echtzeit auslösen	Transaktionsüberwachung, Fallmanagement und Risikobewertung in Echtzeit	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
KI & ML	Erkennt betrügerische Aktivitäten durch die Analyse von Mustern, Anomalien und Verhaltensänderungen	Prädiktive Analytik, Anomalieerkennung, adaptive Lernmodelle	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Verhindert Betrug durch unveränderliche Transaktionsaufzeichnungen und dezentrale Identitätsprüfung	Kryptografische Sicherheit, Smart Contracts, manipulationssichere Hauptbücher	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Fraud Prevention
Biometrische und risikobasierte Authentifizierung (RBA)	Nutzt physische und verhaltensbezogene Biometrie zur Identitätsprüfung und dynamischen Risikobewertung	Fingerabdruckscan, Gesichtserkennung, Verhaltensbiometrie, dynamische Risikobewertung	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Geräte-Intelligenz und Fingerabdruckerkennung	Identifiziert betrügerische Benutzer durch die Analyse von Geräteeigenschaften, Geolokalisierung Verbindungsmustern	IP-Verfolgung, Gerätebindung, Anomalieerkennung	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Erkennung synthetischer Identitäten	Nutzt KI, um gefälschte Identitäten zu erkennen, die echte und gefälschte Daten für Betrugsmaschen kombinieren	Identitätsclustering, KI-gesteuerte Mustererkennung, Erkennung von Dokumentenfälschungen	Socure, Sift, Experian CrossCore
Graphenbasierte Betrugserkennung	Bildet Beziehungen zwischen Konten, Geräten und Transaktionen ab, um Betrugsringe und Geldkuriere aufzudecken	Analyse sozialer Netzwerke, Entitätsverknüpfungsanalyse, Erkennung von Betrugsringen	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Dark Web-Überwachung	Durchsucht Untergrundforen, Marktplätze und durchgesickerte Datenbanken nach kompromittierten Anmeldeinformationen und Betrugsaktivitäten	KI-gestützte Bedrohungsinformationen, Warnmeldungen bei Anmeldeinformationslecks, Echtzeitüberwachung	Recorded 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

Die Bausteine der FinTech-Betrugsprävention

Betrug zu erkennen ist gut. Ihn zu stoppen, bevor er entsteht? Noch besser. Echte Betrugsprävention im Banksektor beginnt lange vor der Erkennung einer Transaktion – sie beginnt mit Zugriff, Absicht und Risiko. Um diese Zusammenhänge zu verstehen, bedarf es einer soliden Strategie. So haben vorausschauende Teams immer einen Vorzug.

Einhaltung der Vorschriften und Frameworks zur Betrugsbekämpfung

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist eine wichtige Säule der Betrugsprävention. KYC stellt sicher, dass Nutzer die sind, für die sie sich ausgeben, AML überwacht dubiose Transaktionen, PSD2 und SCA bieten zusätzliche Sicherheitsebenen für Online-Zahlungen und PCI DSS schützt Zahlungsdaten. Durch die Einhaltung dieser Vorschriften reduzieren Unternehmen Schwachstellen, erhöhen die Sicherheit und beugen Betrug proaktiv vor.

Risikobasierte Benutzerzugriffskontrollen

Betrugsprävention beginnt mit der Frage, wer Zugriff erhält. Anstatt alle Benutzer gleich zu behandeln, bewerten risikobasierte Zugriffskontrollen Faktoren wie Standort, Geräteverlauf und Anmeldeverhalten, bevor Zugriff gewährt wird. Verdächtige Anmeldungen werden zusätzlich überprüft. Vertrauenswürdige Benutzer genießen nahtlosen Zugriff. Das ist intelligente Bankwesen-Betrugserkennung in Aktion.

KI-gesteuerte Transaktionsvorabgenehmigung

KI erkennt Betrug nicht nur, sondern verhindert ihn auch, indem sie risikoreiche Transaktionen blockiert, bevor sie verarbeitet werden. KI-Modelle bewerten die Legitimität von Transaktionen in Echtzeit und analysieren Faktoren wie Ausgabeverhalten, Standort und Händlerreputation. Erscheint eine Transaktion verdächtig, kann sie abgelehnt werden, bevor das Geld das Konto verlässt.

Biometrische und verhaltensbasierte Authentifizierung

Passwörter können leicht gestohlen werden, doch biometrische und verhaltensbasierte Authentifizierung erhöhen die Sicherheit bei der Betrugsprävention. Deshalb nutzt Anti-Betrugssoftware zunehmend Fingerabdruckscans, Gesichtserkennung und Verhaltenssignale wie Tastenrhythmus und Bildschirmdruck.

Tokenisierung und Verschlüsselung von Zahlungen

Eine der besten Möglichkeiten, Betrug zu verhindern, besteht darin, sensible Zahlungsdaten gar nicht erst preiszugeben. Bei der Tokenisierung werden Kartendaten durch ein sicheres, nur einmal verwendbares Token ersetzt, das sie für Hacker unbrauchbar macht. Die Verschlüsselung stellt sicher, dass selbst abgefangene Daten nicht verwendet werden können.

Konsortium-Datenaustausch und Echtzeit-Betrugswarnungen

Betrüger verwenden gestohlene Anmeldedaten häufig unternehmensübergreifend. Der Datenaustausch innerhalb von Konsortien ermöglicht Banken, Zahlungsanbietern und Händlern das Teilen von Betrugsinformationen und verhindert so betrügerische Aktivitäten, bevor sie sich ausbreiten. Unternehmen können sich zudem an Echtzeit-Betrugswarnnetzwerken anmelden, um Transaktionen mit kompromittierten Anmeldedaten zu blockieren.

Präventive Transaktionsbegrenzungen und Geschwindigkeitsregeln

Betrüger starten oft mit kleinen Testtransaktionen, bevor sie einen größeren Angriff starten. Präventive Begrenzungen und Geschwindigkeitsregeln schränken bestimmte risikoreiche Transaktionen ein, bevor Betrüger die volle Kontrolle übernehmen können. Dazu gehören Limits für schnelle Abhebungen, mehrere Anmeldeversuche oder grenzüberschreitende Überweisungen.

Sichere APIs und mehrschichtige Zahlungssicherheit

API-Sicherheit gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Betrüger zunehmend Zahlungsintegrationen und APIs für Finanzdienstleistungen ins Visier nehmen. Sichere APIs nutzen Authentifizierung, Verschlüsselung und Betrugserkennung, um unbefugten Zugriff zu verhindern, bevor es zu Datenlecks kommt.

Sichern Sie Ihren Schutz mit den besten Strategien zur Betrugsbekämpfung.

Reale Herausforderungen im Betrugsmanagement

Betrugsmanagement ist ein bewegliches Ziel. Mit zunehmender Effizienz der Abwehrmaßnahmen werden Betrüger raffinierter. Hinzu kommen sich ändernde Vorschriften, Kompromisse bei der Benutzererfahrung und Ressourcenbeschränkungen. Es ist leicht verständlich, warum selbst Top-Institutionen Schwierigkeiten haben. Hier erfahren Sie, mit welchen Herausforderungen die Betrugserkennung und das Betrugsmanagement in Banken heute konfrontiert sind.

Anpassung an Сompliance-Anforderungen

Ständige Gesetzesänderungen wie KYC, AML und PSD2 erschweren die Einhaltung der Vorschriften und gleichzeitig die Betrugsprävention. Unternehmen müssen flexible, automatisierte Compliance-Lösungen implementieren, um sich schnell anzupassen und die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.

Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit

Hohe Sicherheit ist unerlässlich, doch zu viele Authentifizierungsschritte können echte Kunden frustrieren und vertreiben. Der Schlüssel liegt in einer intelligenten, risikobasierten Authentifizierung, die nur dann zusätzliche Ebenen hinzufügt, wenn etwas nicht stimmt.

Begrenzte Ressourcen und Budgetbeschränkungen

Investitionen in fortschrittliche Betrugsprävention können bei knappen Budgets und kleinen Teams schwierig sein. Die Priorisierung von KI-gesteuerter Automatisierung und skalierbaren Lösungen hilft, den Schutz zu maximieren, ohne zu viel Geld auszugeben.

Verwalten globaler Transaktionen

Grenzüberschreitende Zahlungen bergen aufgrund unterschiedlicher Vorschriften, Währungsherausforderungen und sich entwickelnder Betrugstaktiken ein höheres Betrugsrisiko. KI-gestützte Überwachung und regionsspezifische Betrugskontrollen helfen, Bedrohungen zu erkennen, ohne Transaktionen zu verlangsamen.

Datenschutz und Freigabebeschränkungen

DSGVO und CCPA schränken die Weitergabe von Betrugsdaten ein, selbst bei vertrauenswürdigen Systemen. Deshalb setzen viele Institutionen heute auf sicheres Datenmanagement, um sensible Daten zu schützen und gleichzeitig eine sichere und konforme Betrugserkennung zu ermöglichen.

Interner Betrug und Insider-Bedrohungen

Betrug kommt nicht immer von außen; Insider können den Zugriff für persönliche Zwecke missbrauchen oder mit externen Kriminellen zusammenarbeiten. Regelmäßige Mitarbeiterschulungen, Echtzeit-Aktivitätsüberwachung und strenge rollenbasierte Zugriffskontrollen tragen dazu bei, das Betrugsrisiko zu reduzieren.

Ausgefeilte Betrugstaktiken

Betrüger sind immer einen Schritt voraus und nutzen KI, Deepfakes und synthetische Identitäten, um Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen. Proaktive KI-basierte Bedrohungserkennung und kontinuierliche Aktualisierungen der Betrugsmodelle tragen zu einer starken Abwehr bei.

Neue Zahlungstechnologien

Echtzeitzahlungen, Kryptowährungen und digitale Geldbörsen schaffen Sicherheitslücken, bevor sich die Regulierungen anpassen. Die Implementierung von Betrugspräventionstools mit Echtzeitüberwachung und adaptiven Risikokontrollen hilft, neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein.

Automatisierung der Betrugsbekämpfung mit Innowise

Wir kennen die Tools, die sich lohnen, und wissen, wie Sie sie optimal nutzen können. Dank unserer vollständigen Expertise in Plattformen wie Samsub und SDK.finance helfen wir Ihnen, aus leistungsstarken Plattformen nahtlose, skalierbare Betrugsmanagementlösungen für Banken und FinTechs zu entwickeln.

Samsub: Identitätsprüfung und Compliance

Betrüger sind schnell, aber Vorschriften sind noch schneller. Zwischen KYC, KYB und AML kann sich Compliance wie ein Vollzeitjob anfühlen. Samsub erledigt diese Aufgabe mit KI-gestütztem Risiko-Scoring, das Identitätsprüfungen schneller und intelligenter macht. Doch wo es oft scheitert, ist die Integration – der schwierige Mittelweg, wenn das Tool nicht ganz zu Ihrem System, Ihren Arbeitsabläufen oder Ihrem Team passt. Hier kommen wir ins Spiel. Bei Innowise „implementieren“ wir Samsub nicht einfach, sondern gehen mit Ihnen in die Details. Wir passen es an, vernetzen es und stellen sicher, dass es in der Praxis funktioniert, nicht nur auf dem Papier.

SDK.finance: Kernbankensystem und Zahlungssicherheit

SDK.finance bietet Ihnen die Infrastruktur für die Entwicklung seriöser Finanzprodukte. Es bietet zahlreiche Funktionen wie Betrugserkennung, KYC/AML-Module und Echtzeitanalysen, die alle für sichere Transaktionen mit hohem Volumen konzipiert sind. Doch selbst die beste Plattform ist nicht von selbst anschlussfähig. Innowise unterstützt Teams dabei, vom Basisprodukt zum voll funktionsfähigen Ökosystem zu gelangen. SDK.finance wird mit Drittanbieter-Tools verknüpft, gestaltet individuelle Workflows, integriert Sicherheitsmaßnahmen und passt alles an regulatorische und geschäftliche Anforderungen an.

Was kommt als Nächstes in der Betrugserkennung und -prävention

Das Jahr 2025 macht eines deutlich: Die Zukunft der Betrugsprävention ist kollaborativ, adaptiv und in Echtzeit. Es geht nicht mehr darum, im Nachhinein zu reagieren, sondern die Entwicklung vorherzusehen. Für Fintechs und Banken bedeutet das, Technologie, Teams und Partner auf Strategien auszurichten, die ständig lernen, sich weiterentwickeln und immer einen Schritt voraus sind.

Dezentrale Identitätsprüfung (DID)

DID gewinnt zunehmend an Bedeutung, insbesondere in Bereichen mit hohem Vertrauensniveau wie grenzüberschreitendem Banking und DeFi. Basierend auf Blockchain und Frameworks wie W3C-verifizierbaren Anmeldeinformationen und eIDAS 2.0 gibt es Nutzern die Kontrolle über ihre Identität und erschwert Betrug wie Phishing und Identitätsbetrug. Mit zunehmender Akzeptanz werden Unternehmen DID nutzen, um Onboarding zu vereinfachen, KYC-Probleme zu reduzieren und Vertrauen aufzubauen, ohne den Datenschutz zu gefährden.

Echtzeitkontrollen zur Betrugseindämmung

Proaktive Sicherheitsfunktionen gewinnen zunehmend an Bedeutung und verlagern die Betrugsprävention von passiven Warnmeldungen auf Echtzeitmaßnahmen. Tools wie das „digitale Vorhängeschloss“ von ANZ ermöglichen es Nutzern, Konten sofort zu sperren und so Betrug zu verhindern, bevor er eskaliert. Mit zunehmender Akzeptanz werden immer mehr Unternehmen benutzergesteuerte Kontrollen in Apps und Plattformen integrieren, um Kunden in das Abwehrsystem einzubinden.

Cloudbasierte Transformatormodelle

Angesichts des steigenden Transaktionsvolumens setzen Betrugsbekämpfungsteams auf transformatorbasierte KI-Modelle in der Cloud, um mithalten zu können. Diese Modelle erkennen subtile Betrugsmuster bei mehreren Kanälen in Echtzeit, ohne Systeme zu überlasten oder Benutzer zu frustrieren. Wenn sich die Leistung bewährt, werden immer mehr Unternehmen sie einsetzen, um die Betrugserkennung zu skalieren, ohne dabei an Geschwindigkeit oder Genauigkeit einzubüßen.

Gemeinsame Betrugsaufklärungsnetzwerke

Die Zusammenarbeit gewinnt an Bedeutung. Banken, FinTechs und sogar Telekommunikationsunternehmen beginnen, Echtzeit-Betrugssignale über sichere, datenschutzfreundliche Technologien wie Föderales Lernenauszutauschen. Diese Netzwerke befinden sich noch im Aufbau, verändern aber die Art und Weise der Betrugserkennung und verwandeln isolierte Erkenntnisse in kollektive Abwehrmaßnahmen. Mit zunehmender Akzeptanz werden Unternehmen sie nutzen, um Lücken schneller zu schließen, koordinierte Angriffe früher zu stoppen und die Betrugsbekämpfung zu einer Teamleistung zu machen.

Abschließende Gedanken

Seien wir ehrlich – Betrug ist nicht von der Bildfläche verschwunden. Er entwickelt sich weiter, wird dreister und lernt genauso schnell dazu wie wir. Die Frage ist: Passen sich Ihre Systeme an oder reagieren sie nur? Von KI-gestützten Betrugserkennungssystemen bis hin zu dezentraler Identität und gemeinsamer Intelligenz – die Tools sind da. Aber sie sind nur so gut wie die Strategie dahinter. Wenn Sie den Vorzug behalten wollen, ist es an der Zeit, das Silodenken zu überwinden und Betrugsprävention als lebendigen, sich weiterentwickelnden Teil Ihres Unternehmens zu etablieren.

Siarhei Sukhadolski | Innowise FinTech-Experte

Datum: Apr 15, 2025

Siarhei Sukhadolski | Innowise FinTech-Experte

Datum: Apr 15, 2025

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Echtzeit-Transaktionsüberwachung

Risikobewertung und Musteranalyse

Erkennung netzwerkbasierten Betrugs

Tools und Technologien zur Betrugserkennung

Die Bausteine ​​der FinTech-Betrugsprävention

Einhaltung der Vorschriften und Frameworks zur Betrugsbekämpfung

Risikobasierte Benutzerzugriffskontrollen

KI-gesteuerte Transaktionsvorabgenehmigung

Biometrische und verhaltensbasierte Authentifizierung

Tokenisierung und Verschlüsselung von Zahlungen

Konsortium-Datenaustausch und Echtzeit-Betrugswarnungen

Präventive Transaktionsbegrenzungen und Geschwindigkeitsregeln

Sichere APIs und mehrschichtige Zahlungssicherheit

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Anpassung an Сompliance-Anforderungen

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Begrenzte Ressourcen und Budgetbeschränkungen

Verwalten globaler Transaktionen

Datenschutz und Freigabebeschränkungen

Interner Betrug und Insider-Bedrohungen

Ausgefeilte Betrugstaktiken

Neue Zahlungstechnologien

Automatisierung der Betrugsbekämpfung mit Innowise

Samsub: Identitätsprüfung und Compliance

SDK.finance: Kernbankensystem und Zahlungssicherheit

Was kommt als Nächstes in der Betrugserkennung und -prävention

Dezentrale Identitätsprüfung (DID)

Echtzeitkontrollen zur Betrugseindämmung

Cloudbasierte Transformatormodelle

Gemeinsame Betrugsaufklärungsnetzwerke

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