Wie Predictive Analytics die Betrugsaufdeckung verändert

In der zunehmend digitalen Welt von heute sind die Betrugsmethoden so ausgeklügelt, dass es immer schwieriger wird, sie mit herkömmlichen Erkennungsmethoden zu bekämpfen. Mit fortschrittlichen Techniken sind Betrüger heute in der Lage, statische Sicherheitssysteme zu umgehen, gezielt Schwachstellen auszunutzen und herkömmliche Erkennungsmethoden zu umgehen. Dies kann zu enormen finanziellen Kosten und Rufschädigung für die betroffenen Unternehmen führen, so dass die Notwendigkeit der Betrugserkennung wichtiger ist als je zuvor.

Als Reaktion darauf hat sich die prädiktive Analytik als bahnbrechende Funktion herauskristallisiert, die es Unternehmen ermöglicht, mit datengestützten Erkenntnissen und Echtzeitanalysen Betrug proaktiver zu erkennen und zu verhindern.

Die Grenzen herkömmlicher Methoden zur Betrugsaufdeckung

Die meisten herkömmlichen Betrugserkennungsmethoden sind regelbasiert und verwenden vordefinierte Kriterien und eindeutige Indikatoren, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Während solche Systeme früher effektiv waren, sind die heutigen modernen Betrugstaktiken dynamisch und sehr anpassungsfähig, so dass die statische, regelbasierte Methode weniger effektiv ist. Dadurch wird die Aufdeckung und Verhinderung komplexer Betrugsversuche erschwert. Das Problem bei regelbasierten Systemen ist, dass sie oft eine große Anzahl von Fehlalarmen auslösen, d. h. legitime Transaktionen werden als betrügerisch eingestuft, was zu betrieblicher Ineffizienz und Kundenunzufriedenheit führt. Solche vereinfachten regelbasierten Ansätze sowie zeit- und ressourcenaufwändige manuelle Überprüfungen können die wachsenden Datenmengen bei den heutigen Transaktionen nicht bewältigen und führen zu einer Falsch-Positiv-Rate von 90-95 %(a) und zu entgangenen Betrugsfällen von 40-50 %(b).

Ein weiterer kritischer Punkt ist, dass diese Methoden reaktiv sind und Betrug erst dann erkennen, wenn verdächtige Aktivitäten stattgefunden haben. Diese verzögerte Reaktion setzt Unternehmen erheblichen finanziellen Risiken und Datenschutzverletzungen aus, deren Wiederherstellung mit hohen Kosten verbunden ist. Da diese statischen Systeme nicht anpassungsfähig sind, müssen sich Unternehmen auf regelmäßige Aktualisierungen statt auf Echtzeitschutz verlassen, was die Betrugsprävention weiter schwächt. All diese Einschränkungen führen zu einer drastischen Verringerung der Wirksamkeit des Schutzes sensibler Daten. Aufgrund all dieser Unzulänglichkeiten hat sich die prädiktive Analytik als flexiblere Lösung zur Behebung der Unzulänglichkeiten herkömmlicher Methoden herauskristallisiert, die es Unternehmen ermöglicht, mithilfe von Mustererkennung und maschinellem Lernen einen Mehrwert aus großen Datensätzen zu ziehen. Dieser moderne Ansatz hat sich als erfolgreich erwiesen, da er Unternehmen dabei hilft, die Zahl der Fehlalarme um bis zu 95 %(c) zu reduzieren und die Zahl der entgangenen Betrugsfälle um bis zu 98 %(c) zu verringern.

Die Macht der prädiktiven Analyse bei der Betrugsaufdeckung

Predictive Analytics sieht den grundlegenden Wandel von der reaktiven Betrugserkennung zur proaktiven Betrugsprävention. Die meisten herkömmlichen Betrugserkennungsmethoden basieren auf der Aufdeckung von Betrug, nachdem eine betrügerische Transaktion stattgefunden hat; die Reaktion erfolgt immer später und die Reaktion ist schwächer. Dies hat zur Folge, dass Unternehmen hohe finanzielle Verluste und Datenschutzverletzungen erleiden. Predictive Analytics ist ein revolutionärer Ansatz, der Betrugswarnungen in Echtzeit auf der Grundlage von Vorhersagemodellen ermöglicht, die Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken anzugehen, bevor sie eskalieren, und Verluste um 30 %(d) bis 50 %(d) zu reduzieren. Mit diesen proaktiven Maßnahmen zum Schutz vor betrügerischen Aktivitäten verhindern Unternehmen nicht nur den Verlust von Vermögenswerten, sondern schützen auch wertvolle Kundendaten. Durch die Analyse vergangener und aktueller Daten können Vorhersagemodelle im Vergleich zu herkömmlichen Methoden Betrugsmuster um bis zu 60 %(e) präziser erkennen.

Darüber hinaus spielt dies eine strategische Rolle bei der Ressourcenzuweisung, indem es Unternehmen dabei hilft, Hochrisikobereiche zu priorisieren und ihre Budgets für die Betrugsbekämpfung zu optimieren. Durch die Identifizierung von Transaktionen und Nutzerverhalten, die tatsächlich ein höheres Risiko darstellen, minimiert die prädiktive Analytik Fehlalarme und stellt sicher, dass die Ressourcen auf die kritischsten Fälle ausgerichtet werden. Dieser Ansatz gibt Unternehmen die Möglichkeit, Betrugsprävention mit effizienter Ressourcennutzung in Einklang zu bringen und in der Folge personelle und finanzielle Ressourcen für andere betriebliche Anforderungen freizusetzen. Die Budgets für die Betrugsprävention sind in den meisten Fällen begrenzt; hier ist Predictive Analytics von unschätzbarem Wert, da es die Effizienz dieser Budgets maximiert und die Bemühungen auch mit begrenzten Mitteln optimiert. Sie liefert Erkenntnisse, die über statische Regeln hinausgehen, indem sie konsequent die sich entwickelnden Betrugstrends aufzeigt.

Verbesserung der Genauigkeit und Verringerung von Fehlalarmen

Die Herausforderung bei herkömmlichen Betrugserkennungsmethoden besteht darin, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit zu falsch-positiven Ergebnissen führen, was unnötige manuelle Überprüfungen, Unannehmlichkeiten für die Kunden und Produktivitätsverluste bedeutet. Predictive Analytics löst dieses Problem durch eine umfassendere Analyse der Daten und die Unterscheidung zwischen normalem Kundenverhalten und tatsächlich verdächtigen Aktivitäten. Dabei werden mehrere Faktoren wie der Transaktionskontext, die Kundenhistorie und Verhaltensmuster berücksichtigt, um die Möglichkeit eines falsch positiven Ergebnisses zu minimieren und die Erkennungsgenauigkeit um bis zu 95 % zu verbessern(c). Diese Präzision ermöglicht es Unternehmen, die Betrugserkennung zu rationalisieren und so die Beeinträchtigung der Kunden zu verringern. Durch die genaue Identifizierung legitimer Bedrohungen können Unternehmen ihre Ressourcen so einsetzen, dass die Betrugserkennung effizienter wird. Dies wird zweifellos zu niedrigeren Gesamtkosten für manuelle Untersuchungen und zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit führen.

Schlussfolgerung

In einer Welt, in der sich die Betrugstaktiken tagtäglich ändern, eröffnet Predictive Analytics eine völlig neue Perspektive für die Betrugserkennung. Dadurch verschiebt sich der Schwerpunkt von reaktiven zu proaktiven Methoden, die es Unternehmen ermöglichen, Betrug zu erkennen und zu verhindern, bevor die Situation eskaliert. Dies wiederum führt zu einer erheblichen Verringerung von Fehlalarmen und entgangenen Betrugsfällen. Diese anpassungsfähige Technologie umfasst maschinelles Lernen, Mustererkennung und Echtzeitanalysen, die die Genauigkeit auf bis zu 95 %(c) erhöhen und zu einer besseren Ressourcennutzung beitragen. Da sich die Betrugsrisiken weiterentwickeln, hilft die prädiktive Analytik den Unternehmen, flexibel auf den Datenschutz, das Kundenvertrauen und die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften zu reagieren. Durch den Einsatz von Predictive Analytics ist ein Unternehmen den Bedrohungen immer einen Schritt voraus und kann mit einer sicheren und effizienten Betrugsprävention weiterarbeiten.

Hinweise
(a) Bridging the Gap: Incorporating AI/ML into Rules-Based Fraud Detection Models - https://fraud.net
(b) Siebter Bericht über Kartenbetrug - https://ecb.com
(c) Reducing false positives in bank anti-fraud systems based on rule induction in distributed tree-based models - https://hse.com
(d) Leveraging Financial Analytics for Fraud Mitigation and Maximizing Investment Returns - https:// researchgate.com
(e) FraudBuster: Zeitliche Analyse und Erkennung von fortgeschrittenen Finanzbetrügereien - https://paper.com