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Künstliche Intelligenz: Lohnen sich Anlagen in die neuen Helden im Kampf gegen Cyberverbrechen?

Der Kampf gegen die Internetkriminalität dauert an, und wird damit zu einem lukrativen Geschäft. Schon jetzt schlägt die Cyberkriminalität in den Unternehmen jedes Jahr mit geschätzten Kosten von bis zu USD 400 Mia. zu Buche.1 Aktuellen Studien zufolge wird die rasche Digitalisierung sämtlicher Lebensbereiche den finanziellen Schaden durch Datenschutzverletzungen bis 2019 weltweit auf USD 2,1 Bio. erhöhen (mehr als das Vierfache des Betrags, der 2015 anfiel).

Künstliche Intelligenz (KI) und andere Technologien werden zunehmend zur Bekämpfung dieser Gefahren eingesetzt. Gleichzeitig rücken Passwörter und ähnlich einprägsame Informationen allmählich in den Hintergrund, da man befürchtet, dass sie Betrügern zum Opfer fallen könnten.

Künstliche Intelligenz im Kampf gegen Finanzbetrug

Finanzunternehmen verwenden KI, um kleinste Anomalien bei Aktivitäten und Verhaltensmustern festzustellen, die auf einen Missbrauch hindeuten könnten. Ein Beispiel: Eine grosse britische Bank führt eine Technologie ein, die den Unterschied zwischen der gewohnheitsmässigen Interaktion eines echten Kunden mit dem System und dem Verhalten eines potenziellen Betrügers erkennen kann.

Einige Firmen setzen anstelle von Kundenpasswörtern bereits die Stimmerkennung ein. Dabei wird mit Hilfe der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) festgestellt, ob ein Kunde, der eine Bank anruft, auch tatsächlich die Person ist, die er zu sein vorgibt. Die Technologie einer Telefonbank etwa analysiert rund 140 verschiedene Aspekte der Stimme eines Kunden, unter anderem Akzent und Geschwindigkeit oder die Art und Weise, wie er Lippen und Vokaltrakt verwendet.2

Dr. Georgios Samakovitis von der Universität Greenwich, Experte für Bank- und Anti-Geldwäsche-Technologien, weist darauf hin, dass KI bereits seit den 1980er-Jahren eine wichtige Rolle in der Finanzwelt spielt. Inzwischen wird sie aber immer häufiger zur Betrugsbekämpfung eingesetzt.

«Noch vor ein paar Jahren war dieser Bereich unterrepräsentiert und wurde kaum beachtet, während wir neuerdings eine weitaus grössere Aktivität konstatieren können als jemals zuvor», erklärt er. «Die Grossunternehmen im Finanzsektor entwickeln derzeit ihre eigenen Ressourcen, aber mittlerweile gibt es auch zahlreiche Fertiglösungen. Kleinere Finanzinstitute entscheiden sich hier für das Outsourcing. In den nächsten Jahren werden wir weitere gemeinschaftliche KI-Modelle im Bankensektor sehen, vor allem in Bereichen wie der Legitimationsprüfung und dem Informationsaustausch zur Betrugsbekämpfung.»3

Raffinierte Technologie zur Bekämpfung ausgeklügelter Betrugsmethoden

Während die Stimmerkennung immer häufiger zur Schnittstelle für das Internet der Dinge wird, entstehen mit sprachgestützten Geräten auch neue Angriffsflächen für Identitätsdiebstahl und Betrug. Technologien, die dem entgegenwirken, werden einen immer grösseren Stellenwert einnehmen. Zum Beispiel hat ein Unternehmen eine Technologie entwickelt, die Telefongeräte allein durch das Audioelement identifizieren, lokalisieren und verifizieren kann, um betrügerische Anrufe zu erkennen.4

Auch Big Data und maschinelles Lernen leisten einen Beitrag zur Betrugsbekämpfung. KI kann typische Betrugsmethoden «erlernen», indem sie mehrere hunderttausende Fälle analysiert und die dabei erkannten Muster verwendet, um potenzielle Betrugsfälle zur weiteren Untersuchung zu kennzeichnen.5 Maschinelles Lernen, Verhaltensanalysen und Big Data können ebenfalls dazu dienen, das Verhalten der Verbraucher bei der Navigation auf Webseiten zu analysieren und die Legitimität einer Transaktion zu bestätigen.6

Da Malware und andere zum Onlinebetrug eingesetzten Technologien immer raffinierter werden, suchen Unternehmen und ihre Kunden nach neuen Softwarekonzepten und Systemen, um sich zu schützen. Die Nachfrage nach anspruchsvollen technologischen Lösungen für die zunehmende Bedrohung durch Internetbetrug und Identitätsdiebstahl ist riesig. Die «Cyberkreuzfahrer» unter den Unternehmen, die diese Lösungen entwickeln, gehören zu den Shooting Stars am Firmament der KI.

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Quellen

1 Cyberinsurance.co.uk (2015): Lloyds CEO: Cyber Crime Cost Businesses up to $400 Billion a Year. Kann abgerufen werden unter: http://www.cyberinsurance.co.uk/cybernews/lloyds-ceo-cyber-crime-cost-businesses-up-to-400-billion-a-year/ (Stand: 18.01.2015).

2 first direct (2016): Phone Banking. Kann abgerufen werden unter: http://www1.firstdirect.com/1/2/voice > Voice ID Security.

3 Gespräch

4 Pindrop (2016): Pindrop Raises $75 Million Led by Google Capital to Stop Voice Fraud and Identity Theft. Kann abgerufen werden unter: https://www.pindrop.com/pindrop-raises-75-million-led-by-google-capital-to-stop-voice-fraud-and-identity-theft/.

5 Techcrunch (2016): Shift Technology Grabs $10 Million to Prevent Fraudulent Insurance Claims. Kann abgerufen werden unter: https://techcrunch.com/2016/05/18/shift-technology-grabs-10-million-to-prevent-fraudulent-insurance-claims (Stand: 18.05.2016).

6 Venturebeat (2016): Forter Raises $32 Million to Automate Retailers’ Battle against Online Fraud. Kann abgerufen werden unter: http://venturebeat.com/2016/04/21/forter-raises-32-million-to-automate-retailers-battle-against-online-fraud/ (Stand: 21.04.2016).

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