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 unüberwachte (Anomalieerkennung) Modelle, die Transaktionsmuster, Netzwerkgraphen und Nutzerverhalten analysieren. Die Governance muss die Erkennungssensitivität mit Fehlalarmraten in Einklang bringen, den Vorschriften zur Finanzkriminalität entsprechen und Erklärbarkeit integrieren, damit Ermittler nachvollziehen können, warum Warnmeldungen ausgelöst wurden. Eine kontinuierliche Aktualisierung der Modelle ist unerlässlich, um sich entwickelnden Betrugstaktiken entgegenzuwirken.
Ein Zahlungsabwickler verwendet ein Hybridsystem: Ein überwachtes Modell kennzeichnet bekannte Betrugsmuster (gestohlene Karten), und ein unüberwachter Autoencoder erkennt Anomalien (ungewöhnliche Transaktionsbeträge). Warnmeldungen oberhalb eines Risikoschwellenwerts lösen in Echtzeit Transaktionssperren aus, wodurch Betrugsverluste um 60 % reduziert werden, während falsch positive Ergebnisse unter 5 % bleiben.
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