Data Science für Banken: Fraud Detection bekämpft Betrüger

Banken waren über viele hundert Jahre die Anlaufstelle für alle Arten von Geldgeschäften. Die Digitalisierung bereitete dieser Gesetzmäßigkeit ein Ende und bescherte der Bankenbranche Konkurrenz und zwar in all ihren Kompetenzbereichen. Wer heute Geld leihen will, dessen erster Weg führt nicht mehr automatisch in die Filiale einer Bank, sondern zu Google. Dort stößt er auf eine ganze Reihe von Alternativen zu traditionellen Banken. Plattformen, die Crowdlending anbieten, finden sich dort ebenso wie FinTechs, die Finanzdienstleistung anbieten. Die Alternative zum Bankberater sind heute die Community und sogenannte Robo-Advisor – intelligente Programme, die Finanztipps geben. Ähnlich sieht die Situation im Bereich Investment, Payments und Geldanlage aus.

Zeitgleich mit den vielen neuen Möglichkeiten aus den Bereichen Banking und Investment entstanden jedoch auch neue Gefahren und Risiken. Diese betreffen sowohl den Bankkunden als auch die Banken selbst. Angriffe durch Hacker, Betrugsversuche durch Phishing und andere Formen der Cyberkriminalität stellen die Sicherheit des Online-Bankings infrage. Insbesondere der Bereich des Mobile-Banking steht vermehrt im Visier von Angreifern. Die Lösung für diese neuen Herausforderungen liefert die Data Science. Mit Fraud Detection Tools können Betrugsfälle erkannt und erfolgreich bekämpft werden.

Die neuen Gefahren im Bereich Online-Banking

Wer seine Geldgeschäfte online abwickelt, setzt sich bewusst oder unbewusst den neuen Gefahren aus, die die Digitalisierung des monetären Sektors mit sich bringt. Da die Ansprüche und Verhaltensweisen der Kunden sich in diesem Zuge nachhaltig veränderten, stellt der Weg zurück längst keine Alternative mehr dar. Darum müssen sich insbesondere Banken verstärkt mit dem Thema Datensicherheit, Daten-Management und Datenschutz auseinandersetzen.

Die Schwierigkeit in diesem Bereich ist die Vielfalt der Betrugsfälle. Beim Phishing werden beispielsweise den Bankkunden gefälschte Emails zugesandt, um an deren private Kontodaten zu kommen. Da sich auch im Privatbanking-Bereich das Mobile Banking immer mehr durchsetzt, kommt es vermehrt zu Fällen, in denen per SMS versendete mobile TANs abgefangen wurden. Hinzu kommen Hackerangriffe, Malware, Viren und Trojaner, die zum Teil Zugangsdaten von Bankkunden ausspähen. Immer öfter lagern sensible Daten in Clouds, die keine hundertprozentige Sicherheit bieten.

Was leisten Fraud Detection Tools für die Bankenbranche?

Mit Data Science Methoden ist es möglich, den versuchten Betrugsfällen wirkungsvoll zu begegnen, sie erfolgreich zu erkennen und zu bekämpfen. Dabei bedienen sich Fraud Detection Tools eines effektiven Mittels: Jeder Bankkunde aber auch jeder Betrüger hinterlässt ein individuelles Muster. Durch Big Data Analytics können diese Muster identifiziert werden und es kann herausgefunden werden, ob ein Betrugsfall vorliegt oder nicht. Selbst kleinste Anomalien können so in großen Datensätzen ausfindig gemacht werden. Das entscheidende dabei ist: Diese Erkenntnisse liegen in Echtzeit vor, so dass im Fall eines Betrugs sofort reagiert werden kann.

Banking per Smartphone wird nicht nur immer beliebter – durch den Erfolg des Mobile Banking verwischt die Grenze zwischen Online-, Home- und Mobile-Banking immer mehr. Dadurch wird es schwieriger, klar zu unterscheiden, welche Transaktionen auf den Besitzer eines Bankkontos zurückzuführen sind und welche möglicherweise auf einen Betrug hindeuten. Wenn die Bewegungs-, Verhaltens- und Transaktionsmuster komplexer werden, ist ein ebenso intelligenter Algorithmus notwendig, der das Verhalten eines Bankkunden von dem Verhalten eines Betrügers unterscheiden muss. Ein Fraud Detection Tool würde beispielsweise Alarm schlagen, sobald Kontobewegungen registriert werden, die aus einem als Norm erkannten Muster herausfallen.

Fraud Detection im Bereich E-Commerce

Die Funktionsweise der Fraud Detection Tools ist so elementar , dass ihr Anwendungsbereich nicht auf die Bankenbranche beschränkt ist. Auch Unternehmen, öffentliche Organisationen und der Handel im Bereich E-Commerce müssen sich vermehrt  mit den Themen Wirtschaftsbetrug, Webbetrug und Hackerangriffen beschäftigen. Überall wo Zahlungsverkehr stattfindet, Kundenkonten erstellt und betrieben werden oder andere Finanzdienstleistungen angeboten werden, können Fraud Detection Tools dabei helfen, Betrugsfälle sicher zu erkennen und deutlich zu senken. Da die Kundenzahlen und die Akzeptanz im Bereich E-Commerce stetig steigt, wird der Schutz vor Betrug für Unternehmen immer wichtiger.

Die Rolle der Communities für Banken: Auch hier lauern Gefahren

Immer häufiger informieren sich Menschen in Foren, Communities und den Social Media über Dienstleistungen und Produkte aus dem Bereich Finance und Banking. Diesen Umstand machen sich ebenfalls Betrüger zunutze und locken dort mit betrügerischen Angeboten oder liefern falsche Informationen. Mit vergleichbaren Methoden der Fraud Detection im Bereich Banking können Beratungsleistungen in Communities analysiert und sicher gemacht werden. Dazu wird das Verhalten der Nutzer in Communities über eine gewisse Zeit beobachtet. Mittels eines Scorings kann ermittelt werden, welche Beiträge eines Nutzers tatsächlich hilfreich sind oder ob sie mit betrügerischer Absicht verfasst wurden.

Fraud Detection Tools bieten Sicherheit für alle Seiten

Fraud Detection Tools liefern damit einen umfangreichen Schutz überall dort, wo es um Finanzdienstleistungen, Zahlungsverkehr oder Kontoführung geht. Die intelligenten Algorithmen ermöglichen es, effektiv und in Echtzeit betrügerische von harmlosen Transaktionen zu unterscheiden. Sie liefern damit insbesondere Banken aber auch Start-ups aus dem FinTech-Bereich oder Unternehmen im Bereich E-Commerce ein wertvolles Mittel an die Hand, um der immer größer werdenden Gefahr zu begegnen, die von Hackerangriffen und Cyberkriminalität ausgeht. Dabei stellen Fraud Detection Tools nur einen Baustein zu einem umfangreichen Sicherheitspaket dar, von dem Banken, Bankkunden und andere Finanzdienstleister profitieren können. Neben dem Erkennen von Betrug führt vor allem das Scoring zu mehr Sicherheit und besserer Risikoabschätzung.

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