Hintergrund und Zielsetzung

Die Studie befasst sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verhinderung von Identitätsbetrug, insbesondere im Bereich der Kundenidentifikation und Betrugsprävention. Identitätsbetrug stellt eine erhebliche Bedrohung dar, vor allem im E-Commerce, wo geschätzt etwa 2% des Umsatzes durch Betrug verloren gehen

Ziel der Studie ist es, skalierbare KI-basierte Verfahren zur Identitäts- und Transaktionsprüfung zu identifizieren und zu analysieren.

Methodik

Die Studie basiert auf:

• Einer umfassenden Literaturrecherche
• Semistrukturierten Interviews mit Expert*innen von sechs Unternehmen, die Lösungen zur Identitätsprüfung und Betrugsprävention anbieten

Hauptergebnisse

Aktuelle Lösungsansätze

Die Studie identifiziert verschiedene Verfahren zur Betrugsprävention:

• Fernidentifikation natürlicher Personen: Beinhaltet Methoden wie Video-Ident oder Foto-Ident zur Überprüfung von Ausweisdokumenten.
• Geräteerkennung: Erfasst Informationen über das vom Nutzer verwendete Gerät, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen.
• Datenabgleich mit großen Datenbanken: Vergleicht Kundendaten mit umfangreichen Datenbeständen zur Verifizierung.
• Behavioral Biometrics: Analysiert Verhaltensmuster wie Tippgeschwindigkeit oder Mausbewegungen.
• Kundenindividuelle Lösungen: Maßgeschneiderte Ansätze für spezifische Unternehmensanforderungen.

Einsatz von KI

KI wird in der Betrugserkennung hauptsächlich für folgende Aufgaben eingesetzt:

• Klassifizierung und Identifizierung von Verdachtsfällen
• Optimierung von Regelsystemen
• Anomalieerkennung
• Bild- und Textanalyse

Die verwendeten KI-Methoden reichen von einfachen statistischen Verfahren bis hin zu komplexen Deep-Learning-Modellen.

Datengrundlage und Qualitätssicherung

Die Datenbereitstellung für KI-Systeme erfordert oft erheblichen Aufwand. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung ist entscheidend, um die Effektivität der KI-Lösungen zu gewährleisten.

Vorteile des KI-Einsatzes

Der Einsatz von KI in der Betrugsprävention bietet signifikante Vorteile:

• Erhöhte Trennschärfe bei der Beurteilung von Verdachtsfällen
• Schnellere Anpassung an neue Betrugsmuster
• Ermöglichung von mehr sicherem Neugeschäft für Unternehmen

Herausforderungen und Zukunftspotenzial
Die Studie identifiziert mehrere Herausforderungen:

• Komplexität und ständige Weiterentwicklung von Betrugsmustern
• Notwendigkeit der Balance zwischen Betrugserkennung und Kundenfreundlichkeit
• Datenschutzanforderungen und rechtliche Rahmenbedingungen

Zukünftiges Potenzial wird in der weiteren Integration verschiedener Datenquellen und der Verbesserung der Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen gesehen.

Fazit

Die Studie unterstreicht, dass eine effektive Prävention von Identitäts- und Verbraucherbetrug ohne den Einsatz von KI kaum noch denkbar ist. Unternehmen sollten bereit sein, in KI-Lösungen zu investieren und kontinuierlich an deren Verbesserung zu arbeiten, um den sich ständig wandelnden Herausforderungen im Bereich der Betrugsprävention gewachsen zu sein.

Weitere Informationen:

KI zur Verhinderung von Identitätsbetrug