Fraud detection mit KI und maschinellem Lernen

Betrugserkennung (engl. “Fraud detection”) ist von entscheidender Bedeutung, um die Sicherheit Ihres Unternehmens zu gewährleisten. Allerdings kann die manuelle Erkennung und Überprüfung von potenziellen Fällen von Betrug zeitaufwendig und kostenintensiv sein. In diesem Artikel untersuchen wir, wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) dabei helfen können, ein genaueres Bild von Ihrer Risikolage zu erhalten und bessere Entscheidungen zur Prävention von Betrug zu treffen.

Was ist Betrugserkennung mit maschinellem Lernen?

Betrugserkennung mit maschinellem Lernen (ML) besteht darin, Algorithmen einzusetzen, um automatisch betrügerisches Verhalten zu erkennen. Dies erreicht man, indem man ein ML-Modell trainiert, um Muster in Daten zu erkennen, die auf Betrug hinweisen. 

Ein Beispiel dafür wäre, ein Betrugserkennungsmodell anhand von Daten aus früheren Kreditkartentransaktionen zu trainieren, um nach Mustern zu suchen, die bei betrügerischen Transaktionen üblich sind. Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um automatisch Betrug in neuen Datensätzen zu erkennen.

ML-Modelle für die Betrugserkennung können sehr effektiv sein, wenn es darum geht, betrügerisches Verhalten aufzudecken. Es ist jedoch wichtig, sicherzustellen, dass die Datensätze, die für das maschinelle Lernen verwendet werden, sauber und frei von unbeabsichtigten Verzerrungen sind. Darüber hinaus sind ML-Modelle nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn die Daten fehlerhaft sind, ist es wahrscheinlich, dass das Modell fehlerhaft ist und nicht zuverlässige Ergebnisse liefert.

Beispiele für die Anwendung von Fraud detection

1. Betrugserkennung in der Online-Werbung: Klickbetrug ist eine Art von Betrug, die im Online-Werbebereich vorkommt. Werbetreibende zahlen pro Klick an die Publisher für ihre Anzeigen, aber Klicks können auch von automatisierter Software generiert werden, anstatt von echten Menschen. KI kann verwendet werden, um Muster von Klickbetrug zu erkennen und Werbetreibende davor zu schützen, für gefälschten Traffic zu bezahlen.
2. Erkennung von Finanzbetrug: KI kann verwendet werden, um Muster von Finanzbetrug wie Geldwäsche oder Identitätsdiebstahl zu erkennen. Durch die Analyse von Transaktionsdaten kann KI Banken und anderen Finanzinstituten dabei helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Kriminelle daran zu hindern, auf Kundenkonten zuzugreifen.
3. Erkennung von Versicherungsbetrug: Versicherungsunternehmen nutzen KI, um betrügerische Ansprüche zu erkennen. Wenn eine Person beispielsweise mehrere Ansprüche wegen derselben Verletzung oder desselben Schadens geltend macht, kann dies ein Hinweis auf Betrug sein. Durch die Analyse von Schadendaten können Versicherungsunternehmen Warnsignale erkennen und Verdachtsfällen von Versicherungsbetrug nachgehen.
4. Erkennung von Betrug im Gesundheitswesen: Gesundheitsdienstleister setzen zunehmend KI ein, um betrügerische Abrechnungspraktiken aufzudecken. Wenn zum Beispiel eine Arztrechnung für Leistungen, die nie erbracht wurden, oder unnötige Untersuchungen angeordnet werden, könnte dies ein Hinweis auf Betrug sein. Durch die Analyse von Anbieterdaten kann KI Gesundheitsorganisationen dabei helfen, betrügerische Aktivitäten aufzuspüren und jedes Jahr Millionen von Dollar einzusparen.
5. Betrugserkennung im Wahlverfahren: KI kann verwendet werden, um Muster von Wahlbetrug zu erkennen. Durch die Analyse von Abstimmungsdaten kann die KI verdächtige Aktivitäten erkennen und verhindern, dass Kriminelle den Abstimmungsprozess manipulieren.

Erkennungsmethoden für Fraud detection

1. Data Mining: Hierbei wird nach Mustern in Daten gesucht, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können. Beispielsweise kann Data Mining verwendet werden, um ungewöhnliche Muster von Finanztransaktionen zu identifizieren, die auf Geldwäsche hindeuten könnten.
2. Regelbasierte Systeme: Diese Systeme verwenden eine Reihe von Regeln, um potenzielle Betrugsfälle zu kennzeichnen. Beispielsweise könnte ein regelbasiertes System alle Finanztransaktionen ab einem bestimmten Betrag als potenziell verdächtig kennzeichnen.
3. Erkennung von Anomalien: Dieser Ansatz sucht nach Ausreißern in Daten, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Beispielsweise kann ein Anomalieerkennungssystem eine Kreditkartentransaktion als verdächtig kennzeichnen, wenn sie deutlich größer ist als die durchschnittliche Transaktionsgröße.
4. Maschinelles Lernen: Dies ist ein ausgefeilterer Ansatz, der Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Muster zu identifizieren, die auf Betrug hindeuten könnten. Beispielsweise könnte ein maschineller Lernalgorithmus anhand historischer Daten trainiert werden, um Merkmale zu identifizieren, die mit betrügerischen Transaktionen verbunden sind. In der Praxis werden oft mehrere dieser Methoden in Kombination verwendet, um die Erkennung von Betrug zu verbessern.

Die Vorteile der Betrugserkennung mit KI und ML

Die Verwendung von KI und maschinellem Lernen (ML) zur Betrugserkennung bietet viele Vorteile. Einige dieser Vorteile sind:

1. ML kann Muster erkennen, die für Menschen nicht offensichtlich sind. Dadurch können raffiniertere Formen von Betrug früher erkannt werden.
2. ML kann große Datenmengen schnell verarbeiten, was bedeutet, dass eine größere Anzahl von Transaktionen in kürzerer Zeit auf Betrug analysiert werden kann.
3. Algorithmen für ML können aktualisiert werden, wenn neue Betrugsformen entdeckt werden, was bedeutet, dass sich das System ständig weiterentwickeln kann, um Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein.
4. ML-Systeme können mit anderen Datenquellen wie Social-Media-Daten integriert werden, um einen umfassenden Überblick über potenzielle Betrüger zu erhalten.
5. ML-Systeme können Echtzeit-Warnungen generieren, wenn verdächtige Aktivitäten erkannt werden, damit Unternehmen schnell Maßnahmen ergreifen können, um Verluste zu vermeiden.

Grenzen der Betrugserkennung mit KI und ML

Doch auch diese künstlichen Systeme haben Grenzen:

1. KI und ML können nur Betrug erkennen, der in den verwendeten Trainingsdaten enthalten ist. Daher können sie nicht alle möglichen Betrugsarten erkennen, insbesondere solche, die noch nicht zuvor beobachtet wurden.
2. KI und ML sind nicht perfekt und können Fehler machen, insbesondere wenn die Daten unvollständig oder verzerrt sind.
3. KI- und ML-Modelle basieren auf historischen Daten und Muster, die in der Vergangenheit erfolgreich waren. Daher können sie Schwierigkeiten haben, neue oder ungewöhnliche Betrugsarten zu erkennen.
4. KI- und ML-Modelle müssen regelmäßig aktualisiert werden, um sich an veränderte Umstände und neue Betrugsarten anzupassen. Dies kann Zeit und Kosten erfordern.
5. Schließlich erfordert die Untersuchung potenzieller Betrugsfälle, die von KI- und ML-Modellen identifiziert wurden, immer noch menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen, um die Ergebnisse zu interpretieren und zu bestätigen.

Vorgehen zur Nutzung von ML zur Betrugsprävention

ML kann verwendet werden, um Betrug aufzudecken, indem Daten analysiert und Muster identifiziert werden. Dies kann die Suche nach ungewöhnlichen Finanztransaktionen oder Mustern im Kundenverhalten beinhalten. Im Folgenden skizzieren wir ein generelles Vorgehen, um einen Fraud detection Algorithmus zu implementieren:

1. Eingabe der Eingabedaten: Zunächst müssen die Daten, die für die Betrugserkennung relevant sind, in den ML-Algorithmus eingespeist werden. Dies können Finanzdaten, Kundendaten oder andere Arten von Daten sein.
2. Erstellen der Regeln: Anschließend werden Regeln oder Algorithmen erstellt, die der ML-Algorithmus verwendet, um Betrug zu erkennen. Diese Regeln basieren auf bestimmten Datenpunkten oder Mustern und können angepasst werden, wenn neue Daten analysiert werden.
3. Training des Algorithmus: Der ML-Algorithmus wird dann trainiert, um Muster in den Daten zu erkennen und zu analysieren. Dazu werden ihm wiederholt vorverarbeitete und an die spezifischen Bedürfnisse des Algorithmus angepasste Datenproben zur Verfügung gestellt.
4. Prüfregeln für historische Daten: Sobald der ML-Algorithmus trainiert ist, kann er anhand historischer Daten getestet werden, um zu sehen, ob er Betrug korrekt erkennen kann. Dies hilft bei der Feinabstimmung der Regeln, damit sie genauer und effektiver sind.
5. Auswertung der Ergebnisse: Mit dem trainierten Modell können Sie nun die Auswertung von bisher ungesehenen Datensätzen durchführen. Auf diese Weise können Sie alle Muster erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. Wenn verdächtige Muster vorhanden sind, können Sie Maßnahmen ergreifen, um weiteren Betrug zu untersuchen und zu verhindern.

Warum KI bei der Betrugserkennung besser ist als Menschen

Es gibt viele Gründe, warum künstliche Intelligenz (KI) in der Betrugserkennung überlegen gegenüber menschlichen Methoden ist. Einige dieser Gründe sind:

1. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, ermöglicht es dem System, schneller zu lernen und Muster von Betrug zu erkennen, als dies ein Mensch könnte. Es kann auch schneller auf neue Arten von Betrug reagieren, die entstehen.
2. KI-Systeme können große Datenmengen viel schneller verarbeiten als Menschen, was dazu führt, dass sie mehr Daten analysieren können, um potenzielle Betrugsfälle aufzudecken.
3. KI-Systeme können unternehmensweit eingesetzt werden und in Echtzeit auf mögliche Betrugsfälle reagieren, was dazu beiträgt, Schäden zu minimieren und Täter frühzeitig zu erfassen.
4. Einige Formen von KI, wie Natural Language Processing (NLP), sind in der Lage, menschliches Verhalten und Emotionen zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, ungewöhnliches Verhalten zu erkennen, das auf Betrug hindeuten könnte, wie zum Beispiel wenn jemand versucht, große Summen von seinem Bankkonto abzuheben und dabei aufgeregt wirkt.
5. Einige KI-Systeme sind speziell für die Erkennung von Betrug entwickelt worden, wie z.B. Systeme zur Überwachung von Finanztransaktionen. Sie verwenden fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um anomale Aktivitäten zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten.

Fazit

Zusammenfassend kann man sagen, dass KI und maschinelles Lernen wertvolle Werkzeuge für die Erkennung von Betrug darstellen, indem sie große Datenmengen schnell verarbeiten und Muster erkennen, die für Menschen nicht offensichtlich sind. Sie können Unternehmen dabei helfen, potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und Schäden zu vermeiden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass diese Technologien nicht perfekt sind und auf historischen Daten basieren, wodurch sie möglicherweise nicht in der Lage sind, neue oder neuartige Betrugsformen zu erkennen. Eine ständige Überwachung und Aktualisierung des KI- und ML-Modells ist erforderlich, um die Effektivität bei der Erkennung von Betrug zu maximieren. Es ist auch wichtig, dass menschliches Fachwissen bei der Überprüfung von potenziellen Betrugsfällen eingesetzt wird.