Data Science für Banken: Fraud Detection bekämpft Betrüger

Fraud Detection - Data Science unterstützt Banken bei der Betrugserkennung.

Banken waren über viele hundert Jahre die Anlaufstelle für alle Arten von Geldgeschäften. Die Digitalisierung bereitet dieser Gesetzmäßigkeit ein Ende und transformiert die Branche. Innovative Geschäftsmodelle von FinTechs brachten der Bankenbranche Konkurrenz in all ihren Kompetenzbereichen. Neue Methoden und Tools wie Fraud Detection sind als Reaktion auf die neuen Entwicklungen im Online-Banking-Bereich notwendig geworden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über den Wandel der Branche und den Einsatz von Fraud Detection.

Eine Branche im Wandel

Wer sich heute Geld leihen will, dessen erster Weg führt nicht mehr automatisch in die Filiale einer Bank, sondern eher zu Google. Plattformen, die Crowdlending anbieten, finden sich dort ebenso wie FinTechs. Die Alternative zum Bankberater sind heute die Community und sogenannte Robo-Advisor – intelligente Chatbots, die Finanz- und Anlagetipps geben. Ganz ähnlich sieht die Situation in den Bereichen Investment, Payments und Geldanlage aus.

Linktipp: In unserem Blog-Artikel über Financial Analytics befassen wir uns mit den neuen Möglichkeiten, die Data Science im Bankensektor ermöglicht.

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 Data Science. Mit Fraud Detection Tools können Betrugsfälle erkannt und erfolgreich bekämpft werden.

Mit der Digitalisierung des Bankgeschäfts sind neue Risiken entstanden, die neue Lösungen brauchen. Wie etwa die Erkennung von Betrugsfällen. #FraudDetection Klick um zu Tweeten

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 die 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 DatensicherheitDaten-Management (Data Governance) und Datenschutz auseinandersetzen.

Eine Herausforderung in diesem Bereich ist insbesondere die Vielfalt der Betrugsfälle. Methoden, die einmal erfolgreich waren und damit bekannt sind, werden beim nächsten Mal variiert oder durch eine neue ersetzt. 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. Denn 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: Das Verhalten von Betrügern zeichnet sich durch ein abweichendes Muster aus, das mithilfe von Datenanalysen erkannt werden kann.

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 müssen in Echtzeit vorliegen, so dass im Fall eines Betrugs sofort reagiert werden kann.

Linktipp: Wie funktionieren Big-Data-Analysen? Da Big Data inzwischen zu einem wichtigen Industriestandard geworden ist, klären wir in diesem Blog-Artikel die Grundlagen.

Banking per Smartphone wird nicht nur immer beliebter. 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 mindestens ebenso intelligenter Algorithmus notwendig, der das Verhalten eines Bankkunden von dem Verhalten eines Betrügers unterscheiden muss. In diesem Zuge werden Methoden wie Machine Learning bzw. ganz allgemein Künstliche Intelligenz wichtiger. Ein intelligentes 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 andere 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.

#FraudDetection wird nicht nur für die Bankenbranche immer wichtiger – Betrugsfälle gibt es überall, wo Online-Zahlungsverkehr stattfindet. Klick um zu Tweeten

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 FinanzdienstleistungenZahlungsverkehr 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.

Sie wollen mehr über die Vorzüge von Fraud Detection wissen? Schreiben Sie uns eine Nachricht.

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