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Betrugserkennung und -prävention

Generative KI wird zur großen Anti-Fraud-Hoffnung

21.02.2024 - Generative AI wird in den nächsten Jahren eine zentrale Rolle bei der Betrugsbekämpfung spielen. So planen 83 Prozent der befragten ExpertInnen, die Technologie innerhalb der nächsten zwei Jahre einzusetzen.

von Sebastian Halm

Das geht aus dem 2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report, einer neuen Studie der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE)   und SAS   , einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), hervor. Die Studie beruht auf einer weltweiten Umfrage unter knapp 1.200 Mitgliedern der ACFE, die in insgesamt 23 verschiedenen Branchen tätig sind und zwischen 100 und mehr als 10.000 Mitarbeitende beschäftigen.

Das Interesse an KI und Machine Learning (ML) ist größer denn je. 18 Prozent der Befragten setzen bereits Tools auf Basis beider Technologien ein. Weitere 32 Prozent rechnen mit einer Einführung innerhalb der nächsten zwei Jahre, ein neuer Spitzenwert seit Beginn der Erhebung. Bei diesem Tempo wird sich der Einsatz von KI und ML in Betrugsbekämpfungsprogrammen bis zum Ende des nächsten Jahres fast verdreifachen.

Finanzbranche ist Vorreiter bei Biometrie und Prozessautomatisierung

Die Ergebnisse zeigen allerdings auch, dass die tatsächliche Implementierungsrate beider Technologien immer noch hinter den Erwartungen zurückbleibt. So verzeichnet der Report bei der Einführung von KI- und ML-Lösungen zur Betrugserkennung und -prävention ein Wachstum von gerade einmal 5 Prozent im Vergleich zur ersten Erhebung 2019. Diese Zahl liegt weit unter den prognostizierten Werten, die in den Studien für 2019 (25 Prozent) und 2022 (26 Prozent) ermittelt wurden.

Während das Einführungstempo von KI und ML für Datenanalysen stagniert, werden beide Technologien in anderen Bereichen immer häufiger eingesetzt. So nutzen sie 40 Prozent der Studienteilnehmer für biometrische Lösungen, was einem Wachstum von 14 Prozent entspricht. Und jeder Fünfte gab an, KI und ML im Bereich Robotik zu nutzen, insbesondere für Robotic Process Automation (RPA), das bedeutet ein Plus von 9 Prozent. Vorreiter bei der Verwendung in diesen beiden Bereichen ist der Bank- und Finanzdienstleistungssektor. Hier setzt die Hälfte (51 Prozent) auf Biometrie und ein Drittel (33 Prozent) auf RPA.

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