KI-Strategien zur Optimierung der Betrugserkennung — Überblick

Die Betrugserkennung im Finanzsektor kann durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) entscheidend verbessert werden. KI bietet die Möglichkeit, grosse Datenmengen effizient zu analysieren und auffällige Muster zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten. Allerdings gibt es bei der Implementierung von KI-gesteuerten Betrugserkennungssystemen oft Herausforderungen, die vermieden werden sollten.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von KI im Bereich der Betrugserkennung ist der ausschliessliche Fokus auf bekannte Betrugsmuster. Viele Systeme sind darauf programmiert, spezifische, bereits identifizierte Betrugsmuster zu erkennen. Dies führt dazu, dass neue, unbekannte Betrugsmethoden unentdeckt bleiben. Um dieses Problem zu beheben, sollte ein System auf Anomalieerkennung basieren, das ungewöhnliche Aktivitäten identifiziert, die vom normalen Verhalten abweichen. Dies ermöglicht eine Erkennung von bislang unbekannten Betrugsmethoden.

Ein weiterer häufiger Fehler ist die mangelhafte Qualität der Trainingsdaten. KI-Systeme sind stark von den Daten abhängig, mit denen sie trainiert werden. Häufig sind diese Daten unvollständig oder verzerrt, was die Genauigkeit des Systems beeinträchtigen kann. Die Lösung besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten umfassend, aktuell und repräsentativ sind. Gezielte Datenbereinigung und ständige Aktualisierung der Datenbasis sind hierbei essenziell.

Schliesslich kann eine unzureichende Integration von KI-Systemen in bestehende Arbeitsabläufe hinderlich sein. Ein KI-System sollte nicht isoliert arbeiten, sondern nahtlos in die bestehenden Prozesse eingebunden werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den IT- und Fachabteilungen, um sicherzustellen, dass die Mitarbeitenden die Ergebnisse der KI richtig interpretieren und in ihre Entscheidungen einbeziehen können.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Analyse der bestehenden Systeme (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme der aktuellen Betrugserkennungssysteme und identifizieren Sie deren Schwachpunkte. Prüfen Sie insbesondere die Art der erkannten Muster und die Qualität der zugrundeliegenden Daten.

Datenbereinigung und -verbesserung (Tag 8–14): Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbasis sauber und aktuell ist. Bündeln Sie Ressourcen für die Datenbereinigung und ziehen Sie, falls nötig, ein erfahrenes Team hinzu, das Schwachstellen in der Datenqualität aufdeckt und behebt.

Implementierung eines Anomalieerkennungssystems (Tag 15–21): Integrieren Sie ein Anomalieerkennungssystem, das auf maschinellem Lernen basiert, um unbekannte Betrugsmuster zu identifizieren. Führen Sie erste Tests durch, um die Effektivität des Systems zu validieren.

Integration und Zusammenarbeit (Tag 22–30): Arbeiten Sie aktiv an der Integration des neuen Systems in bestehende Prozesse. Schulen Sie Ihr Personal im Umgang mit den Ergebnissen der KI und fördern Sie den Austausch zwischen IT- und Fachabteilungen. Stellen Sie sicher, dass Rückmeldungen laufend in die Verbesserung des Systems einfliessen.

Durch eine strategische Herangehensweise können Finanzinstitute nicht nur die Genauigkeit der Betrugserkennung erhöhen, sondern auch ihre Reaktionsfähigkeit auf neue Betrugsmethoden verbessern.