Studie von ACFE und SAS

KI-basierte Betrugserkennung legt deutlich zu

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

KI-basierte Verfahren kommen bei der Betrugserkennung immer häufiger zum Einsatz.
KI-basierte Verfahren kommen bei der Betrugserkennung immer häufiger zum Einsatz. (Bild: SAS)

Laut den Ergebnissen des „Anti-Fraud Technology Benchmarking Reports“ wird sich der Einsatz von KI-Technologie zur Betrugserkennung bis 2021 verdreifachen.

Die global und branchenübergreifend durchgeführte Studie wurde von der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) mit Unterstützung des Analytics-Spezialisten SAS durchgeführt. Demnach setzen bereits 13 Prozent der weltweiten Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ein, um Betrug zu bekämpfen. Weitere 25 Prozent planen dies für die kommenden beiden Jahre.

Aufgestockte Budgets

Der Report zeigt außerdem, dass 26 Prozent der Unternehmen Biometrics als Teil ihrer Anti-Fraud-Programme einsetzen. 16 Prozent planen die Einführung entsprechender Lösungen bis 2021. Zudem hat mehr als die Hälfte (55 Prozent) der Firmen vor, ihre entsprechenden Budgets in den kommenden zwei Jahren aufzustocken. Laut der Studie werden bis 2021 voraussichtlich 72 Prozent der Unternehmen automatisiertes Monitoring, Exception Reporting oder Anomalieerkennung nutzen. Viele Firmen planen zudem den Einsatz von Predicitive Analytics und Modeling (52 Prozent) und Datenvisualisierung (47 Prozent).

„Kriminelle finden immer neue Wege, um Technologie für ihre Machenschaften zu nutzen und Opfer zu attackieren. Anti-Fraud-Experten müssen ebenso technisch versiert vorgehen, um sie zu stoppen“, erklärt Bruce Dorris, President und CEO des ACFE. „Aber die Frage ist: Welche Technologien helfen Unternehmen am effektivsten beim Umgang mit den zunehmenden Betrugsrisiken? Die Antwort auf diese Frage kann essenziell für die Entscheidung sein, welche Lösung man implementieren sollte“, ergänzt er.

Die Ergebnisse der Studie lassen sich online über das Data Visualization Tool von SAS detailliert analysieren.

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