Identitätsbetrug ist in Deutschland und weltweit zu einer erstzunehmenden Bedrohung geworden. Die Täter agieren höchst professionell und die Schäden sind für Bürger und Händler erheblich. Für Deutschland werden diese auf ein Volumen zwischen 1.3 und 2.9 Milliarden Euro/Jahr geschätzt.
Betrugsabwehrsysteme in Unternehmen basieren noch zu 90% auf manueller Überprüfung, der Aufholbedarf ist dementsprechend hoch und wird durch die gegenwärtige Corona Krise für viele Unternehmen noch verschärft, da sie zu einer erheblichen Verlagerung von Geschäftsbeziehungen in den Cyberbereich führt.
In dieser Studie analysieren wir „good practices“ für die schnelle, automatisierte und KI basierte Prüfung von Kundenidentitäten und online Transaktionen. Das Ziel ist die Identifikation und Analyse von skalierbaren Verfahren und Lösungen und von ihren Einsatzmöglichkeiten.
Die Studie gibt Einblicke in:
- Die am Markt verfügbaren Lösungsansätze
- Die Haupteinsatzfelder von KI, die Datengrundlage und Modelle
- Verfahren zur Qualitätssicherung
- Interaktion des Kunden mit den am Markt verfügbaren Lösungen
- Vorteile des Einsatzes von KI
- Zukünftiges Potenzial von KI und Herausforderungen für KI in der Betrugserkennung