Wie KI Betrugsfälle verhindert und Gewinne absichert
Mit der Evolution von Betrugsfällen werden Bedrohungen für Unternehmen besonders in wirtschaftlich turbulenten Zeiten immer ernster. Im folgenden Artikel beleuchten wir, wie Unternehmen durch Investitionen in den Aufbau einer individuellen Lösung zur Betrugsbekämpfung, die auf neuesten Technologien wie KI und Machine Learning basieren, Risiken reduzieren und ihre Einnahmen absichern können.
Unternehmen sehen sich mit einem schwierigen wirtschaftlichen Klima konfrontiert, das von steigenden Lebenshaltungskosten, steigenden Inflationsraten und einem fragilen makroökonomischen Umfeld geprägt wird. Um diese schwierigen Zeiten zu meistern, müssen sich Unternehmer darauf konzentrieren, ihre Gewinnspannen zu verbessern, reale Einnahmen zu erzielen und ihre finanzielle Performance zu steigern.
Ein Bereich, der zu erhöhten Einnahmen und einer besserer Kundenexperience beitragen kann, ist die Betrugsprävention. Es liegt in der Verantwortung der Unternehmensführung, diesem Aspekt ihrer Geschäftstätigkeit Priorität einzuräumen, um Betrugsrisiken zu minimieren. Insbesondere in wirtschaftlich schwierigen Zeiten, in denen Betrüger mit größerer Wahrscheinlichkeit zuschlagen.
Laut unseren Untersuchungen haben Händler im letzten Jahr einen deutlichen Anstieg der Betrugsfälle verzeichnet, was Unternehmen im Jahr 2022 weltweit über 48 Milliarden US-Dollar kosten wird. Neben den direkten finanziellen Verlusten können Betrugsfälle jedoch auch den Ruf eines Unternehmens schädigen und rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen, was sich langfristig auf die finanzielle Performance auswirkt. Daher sind Investitionen in die Betrugsprävention von entscheidender Bedeutung, um Unternehmen und ihre Kunden zu schützen.
Mit der Evolution der Betrugsfälle, werden Bedrohungen immer größer
Erschwerend kommt hinzu, dass Betrugsfälle immer raffinierter werden und sich weiterentwickeln. In den letzten Jahren sind die Einstiegshürden für Betrüger weiter gesunken, so dass es für sie einfacher geworden ist, Unternehmen mit einer Reihe von böswilligen Angriffen zu schwächen. Es ist zu erwarten, dass sich dieser Trend in den kommenden Jahren weiter verstärken wird.
Eine Betrugsform, die erheblich zugenommen hat, ist Synthetic Fraud, der mittlerweile zu den am schnellsten wachsenden Arten der Finanzkriminalität gehört. Im Unterschied zum herkömmlichen Identitätsdiebstahl, wobei die finanzielle Identität einer Person gestohlen wird, um bestehende Konten zu leeren oder neue Konten einzurichten, werden bei synthetischen Identitäten echte und gefälschte Informationen kombiniert, um neue Identitäten zu erschaffen.
Social Engineering ist eine weitere Bedrohung, der viele Unternehmen bereits begegnet sind. Im Zuge technologischer Entwicklungen wurde die Messlatte für Kriminelle drastisch gesenkt, so dass sie ausgeklügelte Social-Engineering-Angriffe mit wenigen, bis gar keinen technischen Vorkenntnissen oder Fähigkeiten durchführen können.
Weitere Angriffe wie Credential Stuffing, Kontoübernahmen, Fake Accounts, falsche Werbung, Stornierungen von Bestellungen und gefälschte Käufer/Verkäufer-Schleifen sind derzeit ebenfalls an der Tagesordnung und betreffen alle Branchen, von E-Commerce und Flugticketverkauf bis hin zu Geldtransfers und Bankdienstleistungen.
Die Lehre daraus ist, kein Unternehmen sollte den stetigen Wandel des Betrugs ignorieren. Die Bedrohungen sind zu akut und die Auswirkungen auf die Gewinne zu bedeutend.
Betrugsbekämpfung mit künstlicher Intelligenz
Bei der Bewältigung dieser dynamischen Bedrohungen können sich Unternehmen nicht mehr auf einen starren, pauschalen Ansatz zur Betrugsprävention verlassen. Genauso wenig wie auf eine Lösung, die nicht die neuesten Technologien nutzt, um Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.
Aus diesem Grund konzentrieren sich die raffiniertesten und innovativsten Händler kontinuierlich auf ihre Strategien zur Betrugsprävention. Im Mittelpunkt steht dabei die Erschließung von Daten, die ihnen einzigartige Einblicke in Echtzeit über das Kundenverhalten, die Kaufhistorie oder das Surfverhalten geben, um Warnzeichen zu erkennen und Betrug zu verhindern.
Diese Unternehmen setzen außerdem Lösungen ein, die auf neuester KI- und Machine-Learning-Technologien basieren. So können sie die gesammelten Daten optimal nutzen, um sichere Strategien zur Betrugsprävention zu entwickeln, die auf ihre Risikobereitschaft und Kundenexperiences zugeschnitten sind. Außerdem bieten sie fortschrittliche Funktionen und die nötige Flexibilität, damit Händler neue Bedrohungen schnell erkennen und ihre Strategien anpassen können.
So können Unternehmen davon profitieren:
– Erkenne Muster und Anomalien, die von Menschen übersehen werden könnten: Herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung, wie manuelle Prüfungen und regelbasierte Systeme reichen oft nicht aus, um neue Formen des Betrugs aufzudecken. KI ist durch Milliarden von weltweiten Transaktionen trainiert und profitiert von einem globalen Netzwerkeffekt, um riesige Datenmengen zu analysieren, sowie Muster, Anomalien und aufkommende Betrugsfälle zu erkennen. Eine Betrugserkennung mit KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten passt sich ständig an und trainiert sich selbst, um Rückschlüsse aus Mustern in Daten zu ziehen und Betrug frühzeitig zu erkennen.
– Automatisiere und skaliere die Betrugsbekämpfung: Die manuelle Betrugserkennung und Prävention können zeitaufwändig und teuer sein. KI automatisiert viele dieser Prozesse und somit den Zeit- und Ressourcenaufwand, um Betrug zu reduzieren. KI ist zudem unbegrenzt skalierbar und ermöglicht mehr autorisierte Transaktionen, ohne die Kundenexperience zu beeinträchtigen.
– Verbessere die Genauigkeit und reduziere Fehlalarme: Herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung können viele Fehlalarme erzeugen, die zeitaufwändig zu untersuchen sind und letztlich zu Umsatzeinbußen führen. KI kann die Genauigkeit erhöhen und Fehlalarme reduzieren, indem Daten genauer analysiert werden, um potenzielle Betrugsfälle präzise zu identifizieren.
– Erhalte Warnungen in Echtzeit: KI kann in Echtzeit darüber informieren, wenn ein potenzieller Betrugsfall entdeckt wird. So können Unternehmen äußerst schnell reagieren und verhindern, dass der Betrugsversuch finanzielle Verluste verursacht. Im Vergleich zu regelbasierten Systemen kann KI auch betrügerische Trends in Echtzeit erkennen. Echtzeitwarnungen helfen Unternehmen, potenzielle Betrüger zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen, um weitere Schäden auszuschließen. Mit KI und Machine-Learning können Unternehmen direkt auf Angriffe reagieren, wenn sie passieren – nicht wenn es zu spät ist.
– Verwende wertvolle Insights: Da KI mit einer konstant wachsenden Anzahl von Datenpunkten arbeitet und dazu lernt, kann es einzigartige Einblicke zu Betrugstrends und -mustern liefern. Diese unterstützen Unternehmen, potenzielle Schwachstellen in ihren Systemen und Prozessen zu erkennen und zu beheben. Unternehmen können die wertvollen Insights auch nutzen, um effektivere Strategien zur Betrugsprävention zu entwickeln und den Geschäftsbetrieb insgesamt zu verbessern.
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Jetzt ist ein entscheidender Zeitpunkt für Unternehmen, um Schwachstellen in ihrer Betrugsbekämpfung zu identifizieren und Angriffen der sich ständig weiterentwickelnden Betrüger vorzubeugen. Durch die Identifizierung dieser Bereiche und den Aufbau einer stabilen, individuellen Lösung zur Betrugsbekämpfung, die auf Technologien wie KI und Machine Learning basieren, können Unternehmen ihre Einnahmen ohne erhöhtes Risiko absichern. Kurz gesagt: Die Investition in fortschrittliche Technologien zur Betrugsbekämpfung ist nicht nur eine kluge Geschäftsentscheidung, sondern in der immer komplexer werdenden Geschäftswelt unerlässlich.
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