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

Apr 15, 2025 10 Minuten Lesezeit

Siarhei Sukhadolski, Chief Delivery Officer..

Leiter der Projektabwicklung & Leiter des Kompetenzzentrums

Verifizierter Experte

Jeder Artikel bei Innowise stammt von Autoren mit praktischer Erfahrung. Sie verstehen das Thema nicht nur theoretisch, sondern bringen auch Erkenntnisse aus konkreten Projekten ein.

10+ Jahre Erfahrung

Verifizierter Experte

10+ Jahre Erfahrung

Siarhei ist auf regulatorisch stark regulierte Umfelder und komplexe Herausforderungen bei der Umsetzung spezialisiert. Er setzt abstrakte Geschäftsanforderungen in sichere, skalierbare Architekturen um und stellt so sicher, dass jedes Projekt technisch fundiert und zukunftssicher ist.

Fachwissen

Fintech Regtech KI & ML

Gespräch vereinbaren

Artikel mit KI zusammenfassen

Zu den bevorzugten Quellen hinzufügen

Stellen Sie sich vor, Sie führen eine Videokonferenz mit Ihrem Finanzvorstand und Kollegen – alles wirkt normal, bis Sie merken, dass keiner wirklich da ist. Trotzdem geben Sie vertrauliche Infos weiter oder überweisen Geld. So überwies im Januar 2024 in Hongkong ein Mitarbeiter 25 Millionen Dollar an Betrüger, denn er wurde mit Deepfake-Technologie getäuscht.

Das kann heute jeden treffen. Betrug bei Banken und FinTechs geht längst über gestohlene Karten und Phishing hinaus. Mit KI-Stimmen, synthetischen Identitäten und Deepfakes sind Millionenbetrügereien möglich.

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

1 von 4

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 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.

Entdecken Sie verwandte Dienste

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.

Technologien	Funktionen	Wichtigste Features	Beliebte Lösungen
Systeme für Betrugsmanagement	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	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.

Dmitry Nazarevich

Technischer Direktor

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

Reale Herausforderungen im Betrugsmanagement

Betrugsmanagement ist ein ständiger Wettlauf: Je besser die Abwehr, desto schlauer die Betrüger. Dazu kommen neue Regeln, Nutzererfahrung und begrenzte Ressourcen. Kein Wunder, dass selbst Top-Banken kämpfen. Hier sind die aktuellen Herausforderungen.

Anpassung an Сompliance-Anforderungen

Ständige Gesetzesänderungen wie KYC, AML und PSD2 erschweren Compliance und Betrugsprävention. Unternehmen brauchen flexible, automatisierte Lösungen, um schnell zu reagieren und Vorschriften einzuhalten.

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 sind wegen unterschiedlicher Regeln, Währungen und Betrugstaktiken riskanter. KI-Überwachung und regionale Kontrollen erkennen Bedrohungen, ohne Zahlungen zu verzögern.

Datenschutz und Freigabebeschränkungen

DSGVO und CCPA begrenzen den Austausch von Betrugsdaten, auch bei vertrauenswürdigen Systemen. Deshalb setzen viele auf sicheres Datenmanagement, um sensible Daten zu schützen und Betrug sicher und compliant zu erkennen.

Interner Betrug und Insider-Bedrohungen

Betrug kommt nicht nur von außen. Insider können Zugriff missbrauchen oder mit Kriminellen kooperieren. Schulungen, Echtzeit-Überwachung und strenge Zugriffsregeln senken das Betrugsrisiko.

Ausgefeilte Betrugstaktiken

Betrüger nutzen KI, Deepfakes und Fake-Identitäten, um Sicherheit zu umgehen. Proaktive KI-Erkennung und ständige Modellupdates stärken die Abwehr.

Neue Zahlungstechnologien

Echtzeitzahlungen, Kryptowährungen und digitale Wallets schaffen Sicherheitslücken, bevor Regeln greifen. Echtzeitüberwachung und adaptive Risikokontrollen helfen, Bedrohungen voraus zu sein.

Automatisierung der Betrugsbekämpfung mit Innowise

Wir kennen die besten Tools und zeigen, wie Sie sie optimal nutzen. Mit unserer Expertise in Samsub und SDK.finance entwickeln wir für Sie nahtlose, skalierbare Betrugsmanagementlösungen für Banken und FinTechs.

Samsub: Identitätsprüfung und Compliance

Betrüger sind schnell, Vorschriften schneller. KYC, KYB und AML fühlen sich oft wie Vollzeitjobs an. Samsub nutzt KI für schnelle, smarte Identitätsprüfungen. Doch die Integration scheitert oft, wenn das Tool nicht passt. Wir von Innowise setzen Samsub nicht nur um, sondern passen es an, vernetzen es und sorgen dafür, dass es praktisch funktioniert.

SDK.finance: Kernbankensystem und Zahlungssicherheit

SDK.finance bietet die Basis für sichere Finanzprodukte mit Funktionen wie Betrugserkennung, KYC/AML und Echtzeitanalysen. Doch ohne Anpassung läuft nichts. Innowise hilft, SDK.finance mit Drittanbieter-Tools zu vernetzen, individuelle Workflows zu gestalten, Sicherheitsmaßnahmen zu integrieren und alles an Vorschriften und Geschäftsziele anzupassen.

Was kommt als Nächstes in der Betrugserkennung und -prävention

2025 zeigt: Betrugsprävention ist kollaborativ, adaptiv und in Echtzeit. Es geht nicht mehr um Reaktion, sondern um Vorhersage. Fintechs und Banken müssen Technologie, Teams und Partner auf lernende, flexible Strategien ausrichten, die immer voraus sind.

Dezentrale Identitätsprüfung (DID)

DID wird wichtiger, besonders im grenzüberschreitenden Banking und DeFi. Auf Blockchain und Standards wie W3C und eIDAS 2.0 basierend, gibt es Nutzern Kontrolle über ihre Identität und schützt vor Phishing und Identitätsbetrug. Mit wachsender Akzeptanz erleichtert DID Onboarding, reduziert KYC-Aufwand und stärkt Vertrauen bei Datenschutz.

Echtzeitkontrollen zur Betrugseindämmung

Proaktive Sicherheit verlagert Betrugsprävention von Warnungen zu Echtzeitmaßnahmen. Tools wie „digitales Vorhängeschloss“ von ANZ erlauben Nutzern, Konten sofort zu sperren und Betrug zu stoppen. Immer mehr Firmen integrieren solche Kontrollen, um Kunden aktiv einzubeziehen.

Cloudbasierte Transformatormodelle

Bei steigendem Transaktionsvolumen nutzen Betrugsbekämpfer transformerbasierte KI in der Cloud. Sie erkennen subtile Muster in Echtzeit, ohne Systeme zu belasten oder Nutzer zu stören. Immer mehr Unternehmen setzen darauf, um Betrug schnell und präzise zu erkennen.

Gemeinsame Betrugsaufklärungsnetzwerke

Zusammenarbeit wächst: Banken, FinTechs und Telekom tauschen Echtzeit-Betrugssignale via Föderales Lernen aus. So stoppen sie Angriffe schneller und stärken die gemeinsame Abwehr.

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.

Inhaltsübersicht

Kontakt aufnehmen

Anruf vereinbaren oder füllen Sie das Formular aus. Wir kontaktieren Sie, sobald wir Ihre Anfrage bearbeitet haben.

Name

Unternehmen

E-Mail

Telefon

Nachricht

Sprachnachricht senden

Datei beifügen

Datei hochladen

Sie können 1 Datei mit bis zu 2 MB anhängen. Gültige Dateiformate: pdf, jpg, jpeg, png.

Mit dem Klicken auf Senden erklären Sie sich damit einverstanden, dass Innowise Ihre personenbezogenen Daten gemäß unserer Datenschutzerklärung verarbeitet, um Ihnen relevante Informationen bereitzustellen. Mit Angabe Ihrer Telefonnummer stimmen Sie zu, dass wir Sie per Sprachanruf, SMS oder Messaging-Apps kontaktieren. Es können Gebühren für Anrufe, Nachrichten und Datenübertragung anfallen.

Sie können uns auch kontaktieren
bis hin zu contact@innowise.com

Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.