Frank Heisel
Betrugsbekämpfung: Evolutionäre Herausforderungen durch KI
Die unermüdliche Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz beschleunigt die Evolution bestehender Betrugsszenarien. In unserem Tagesgeschäft – der Betrugsbekämpfung – beobachten wir besonders im E-Commerce neue Herausforderungen, die differenziert betrachtet werden müssen.
- Präzisere Automatisierung im E-Commerce: Im B2C-Massengeschäft verfeinern Betrüger ihre Methoden durch KI-gestützte Systeme. Die automatisierte Erstellung und Nutzung von Accounts wird dabei immer ausgefeilter – KI ermöglicht es, menschliches Verhalten präziser nachzuahmen. Dies erschwert die Erkennung betrügerischer Transaktionen, stellt aber keine grundlegende Veränderung der Betrugsmuster dar. Die bewährten Präventionsmethoden bleiben effektiv, müssen aber kontinuierlich weiterentwickelt werden.
- Herausforderungen im Bankensektor: Im Bankenwesen konzentrieren sich die Angriffe verstärkt auf die Fälschung von Dokumenten und die Umgehung von KYC-Prozessen. Mit Identitätsbetrugsverlusten von über 43 Milliarden Dollar ist dies ein ernstzunehmendes Problem, das aber mit bestehenden Sicherheitssystemen adressierbar ist.
- Insider-Risiken bleiben relevant: Der “Inny”-Betrug durch Unternehmensmitarbeiter bleibt ein wichtiger Faktor. Die Rekrutierung über soziale Medien ermöglicht verschiedene Betrugsszenarien von SIM-Swapping bis zu betrügerischen Überweisungen. Der Fall der Navy Federal Credit Union mit 50.000 betrügerischen Konten zeigt die Dimension dieser Aktivitäten.
- Verbraucherschutz als wachsende Herausforderung: Eine besondere Problematik entwickelt sich im Bereich der Verbrauchersicherheit. KI ermöglicht täuschend echt anmutende Phishing-Angriffe sowie verbesserte Betrugsmaschen wie den Enkeltrick und Schockanrufe. Obwohl dies nicht im direkten Fokus der E-Commerce-Betrugsprävention liegt, werden verbesserte Erkennungstools für diese Bedrohungen zunehmend wichtiger.
Kontinuierliche Anpassung bei der Betrugsbekämpfung
Die Betrugsbekämpfung befindet sich in einer Phase stetiger Evolution. KI verstärkt und verfeinert bestehende Bedrohungen, während sie gleichzeitig ein erhöhtes Aufkommen neuer Varianten befördert. Der konstante Anpassungsdruck auf Präventionssysteme erfordert eine agile Weiterentwicklung – sowohl technologisch als auch methodisch. Erfolgreiche Betrugsprävention wird zunehmend von der Fähigkeit abhängen, schnell und präzise auf sich dynamisch entwickelnde Angriffstechniken zu reagieren. Dabei wird die intelligente Integration neuer Technologien – beispielsweise der automatisierten Mustererkennung durch immer leistungsfähigere KI-Modelle – in bestehende Sicherheitskonzepte ebenso wichtig sein wie das tiefe Verständnis der sich wandelnden Betrugsmuster.
