Der Finanzsektor verändert sich wie nie zuvor. Open Banking, Kryptowährungen, Künstliche Intelligenz, Big Data und Cloud-Technologien verändern die Art und Weise, wie Menschen Bankgeschäfte tätigen. Fintechs und Challenger-Banken erweitern den Markt. Aber diese Fortschritte bieten auch Kriminellen neue Möglichkeiten hinsichtlich dessen, wie sie Straftaten begehen, neue Tätergruppen kommen hinzu und sie verfügen über neue Angriffsmittel.
Dies macht es auch schwieriger, Finanzkriminalität zu identifizieren und zu besiegen. Eines ist klar. Die erfolgreichsten und profitabelsten Banken von morgen werden diejenigen sein, die heute am härtesten an Prävention und Verhütung von Finanzkriminalität arbeiten.
Künstliche Intelligenz – die Technologie von morgen
Künstliche Intelligenz birgt ein enormes Potenzial für Banken, nicht nur im Kampf um die Kundenbindung, sondern auch als Waffe gegen Finanzkriminalität. Dank der Technologie können Banken immer genauere Informationen über die Wünsche und das Verhalten der Kunden sammeln. Transaktionen, die früheren Verhaltensweisen entsprechen, werden nicht in Frage gestellt. Aber diejenigen, die zum Beispiel eine ungewöhnlich große Summe oder einen Betrag an einen Unbekannten überweisen, können einen Alarm auslösen. Es hilft Banken auch dabei, Betrugsprofile zu erstellen und Kriminelle über finanzielle Netzwerke hinweg zu verfolgen.
Noch wertvoller wird in Zukunft die Fähigkeit Künstlicher Intelligenz sein, wenn es darum geht, Gruppen winziger potenziell betrügerischer Transaktionen zu identifizieren – Beträge, die einzeln unter dem Radar selbst hochqualifizierter Betrugsexperten liegen würden, aber zusammengenommen riesige Summen ergeben könnten. Banken können Künstliche Intelligenz auch verwenden, um zusätzliche Daten, wie zum Beispiel das Nutzerverhalten in Social Media und den beruflichen Werdegang der Kunden, zu überprüfen, um festzustellen, ob das Verhalten mit dem übereinstimmt, das auf Basis der demografischen Daten zu erwarten wäre.
Für die Mehrheit der Angestellten von Finanzinstituten wird Künstliche Intelligenz mehr Zeit schaffen, sich der Verbrechensverhütung und -aufdeckung zu widmen – Zeit, die sie bislang mit banalen Tätigkeiten wie Überwachung und der Untersuchung von sogenannten False Positives, also Fehlalarmen, verbracht haben. Finanzinstitute, die Künstliche Intelligenz optimal einsetzen, werden feststellen, dass Fehlererkennung, Produktivität und die Prozesse der Entscheidungsfindung verbessert werden.
Aber die Banken haben noch einiges an Arbeit zu leisten, damit Künstliche Intelligenz ihre zukunftssichernden Möglichkeiten ausschöpfen kann. Die Technologie braucht Daten – und davon gibt es noch nicht genug. Ein Teil der Lösung muss darin bestehen, dass in der gesamten Branche Ressourcen gemeinsam genutzt werden.
Drei Hauptanforderungen
Banken, die ihre Compliance- und Betrugsteams auf die Herausforderungen gut vorbereiten, sind ein schwierigeres Ziel für kriminelle Machenschaften. Es gibt aber auch gute Argumente für eine aktive und frühzeitige Zusammenarbeit mit Wettbewerbern, Aufsichtsbehörden und Strafverfolgungsbehörden, anstatt auf kriminelle Bedrohungen nur zu reagieren. Finanzinstitute stehen vor drei Hauptanforderungen:
Interner Wandel: Open Banking, also die Öffnung der Banken und Teile ihrer Daten für Drittanbieter, ist eine große Chance für die etablierten Finanzinstitute, ebenso wie für Startups und Anbieter angrenzender Branchen, Kriminalität zu bekämpfen und die Kundenerwartungen, was ein Finanzinstitut für sie tun sollte, in ein neues Licht zu rücken. Von entscheidender Bedeutung ist die Zusammenarbeit mit internen Innovationsteams, externen Organisationen und Partnern. Im Zentrum steht dabei die enge Zusammenarbeit zwischen den Cybersicherheits-, Betrugs- und Compliance-Abteilungen.
Eine weitere Kernanforderung ist der Aufbau einer ganzheitlichen Unternehmens- und Kundenansicht. Eine bessere Kenntnis der Kunden und der Risiken, die diese darstellen, ist von entscheidender Bedeutung. Eine ganzheitliche Sicht ist nicht nur ein leistungsfähiges Compliance- und Betrugsbekämpfungsinstrument, sondern sie bietet auch eine Möglichkeit, zum Upselling und Cross-Selling an Bestandskunden –ein wichtiger Aspekt in einem Markt, in dem die Gewinnung neuer Kunden hohe Beträge kostet.
Und schließlich ist eine neue Qualität der Partnerschaft von Mensch und Maschine erforderlich. Finanzinstitute müssen sich wiederholende Tätigkeiten an die Roboter übergeben und den Prozess so weit wie möglich automatisieren, um ihre Mitarbeiter zu entlasten und Effektivität auf breiter Front zu steigern. Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Robotic Process Automatisation haben viel zu bieten. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren menschliche und maschinelle Intelligenz.
Schon 1994 erklärte Bill Gates die Banken zu Dinosauriern. Auch wenn deren Aussterben unwahrscheinlich erscheint, ist die Evolution sicherlich notwendig. Die Art und Weise, wie die Banken künftig ihrem Geschäft nachgehen, wird zum Teil davon abhängen, wie gut die Branche gegen die sich bereits am Horizont abzeichnenden Bedrohungen vorgeht. Die Schlacht hat begonnen.
Autor: Gareth Evans, Senior Fraud and Financial Crime Prevention Consultant, BAE Systems Applied Intelligence
