Betrugserkennung
Verwendung von KI-Techniken (z.B. Anomalieerkennung, Mustererkennung), um betrügerische Aktivitäten in Finanzwesen, Versicherungen usw. zu identifizieren und zu verhindern.
Umfasst überwachte (Klassifikation) und unbeaufsichtigt (Anomalieerkennung) Modelle, die Transaktionsmuster, Netzwerkdiagramme und Benutzerverhalten analysieren. Die Governance muss die Sensibilität der Erkennung mit den Falschalarmsätzen ausbalancieren, Finanzkriminalitätsvorschriften entsprechen und die Erklärbarkeit integrieren, damit Ermittler verstehen, warum Warnungen ausgelöst wurden. Eine kontinuierliche Modellaktualisierung ist unerlässlich, um sich gegen sich weiterentwickelnde Betrugstaktiken zu wehren.
Ein Zahlungsabwickler verwendet ein hybrides System: Ein überwachtes Modell markiert bekannte Betrugsmuster (gestohlene Karten), und ein unüberwachtes Autoencoder erkennt Anomalien (ungewöhnliche Transaktionsbeträge). Warnungen über einem Risikoschwellenwert lösen Echtzeit-Transaktionssperren aus, wodurch Betrugsverluste um 60 % reduziert werden, während die Zahl der Fehlalarme unter 5 % bleibt.
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