Studie von SAS Bei Betrugserkennung stehen Analytics hoch im Kurs

Von Martin Hensel

Die Corona-Pandemie hat zu einer Zunahme von Betrugsversuchen geführt. Gleichzeitig beschleunigte sie aber auch den Einsatz entsprechender Abwehrtechnologien. Datenanalysen kommen mittlerweile verstärkt zum Einsatz.

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Analytics haben sich bei der Betrugsbekämpftung zu einem wichtigen Werkzeug entwickelt.
Analytics haben sich bei der Betrugsbekämpftung zu einem wichtigen Werkzeug entwickelt.
(Bild: SAS)

Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) und des Analytics- und KI-Spezialisten SAS. Der „Anti-Fraud Technology Benchmarking Report“ zeigt unter anderem, dass mehr als 40 Prozent der Experten für Betrugsprävention verstärkt Datenanalysen einsetzen. Zudem geht die Mehrheit (60 Prozent) davon aus, dass ihr Budget für Anti-Fraud-Technologien in den kommenden beiden Jahren wachsen wird. Ganz oben auf der Einkaufsliste stehen Advanced Analytics wie KI und Machine Learning (26 Prozent) sowie Predictive Analytics und Modeling (22 Prozent).

Datenvielfalt nimmt zu

Alle Teilnehmer der Studie sehen in Analytics ein sinnvolles Werkzeug zur Betrugsbekämpfung. 99 Prozent meinen, dass sich damit das Volumen der begutachteten Transaktionen sowie die identifizierten Fälle erhöhen lassen. Jeweils 98 Prozent loben die schnelle Aufdeckung von Anomalien und die effiziente Automatisierung zeitintensiver Aufgaben. 97 Prozent sehen eine höhere Genauigkeit durch die Reduzierung von False Positives.

Zudem zeigt der Report, dass eine immer größere Bandbreite an Daten zum Einsatz kommt. 80 Prozent nennen interne strukturierte Daten als wichtigste Informationsquelle. Dennoch wird auch auf externe Quellen zunehmend zugegriffen. Dazu zählen vor allem öffentliche Berichte (41 Prozent), Watchlists von Behörden (31 Prozent) und Social Media (29 Prozent). Etwa ein Drittel (34 Prozent) der Teilnehmer trägt bereits selbst zu Data-Sharing-Konsortien bei, 24 Prozent wollen dies in Zukunft tun. Fortschrittliche Technologien wie physische und Verhaltensbiometrie, Computer Vision, Robotic Process Automation (RPA), Blockchain sowie Virtual und Augmented Reality werden ebenfalls genutzt.

„Online-Plattformen und digitale Kanäle sind neue Einfallstore für kriminelle Aktivitäten, gleichzeitig bieten sie aber ein enormes Erkenntnispotenzial“, erklärt Stu Bradley, Senior Vice President of Fraud and Security Intelligence von SAS. Sie würden große Mengen an Daten liefern, die Unternehmen zur Trenderkennung auswerten können. „Und das ist die Basis, um vorausschauend Maßnahmen gegen die sich schnell ändernden Bedrohungen einleiten zu können“, so Bradley.

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