Wenn künstliche Intelligenz (KI) richtig eingesetzt wird, verbessert sie die Entscheidungsfähigkeiten von Kreditgenossenschaften bei Betrug. Provenirs EVP für Nordamerika Kathy Stares glaubt.

Die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug hat für Kreditgenossenschaften höchste Priorität, da sie darüber nachdenken, wie KI die Leistungserbringung verbessern kann, wahrscheinlich weil Betrug sie hart trifft. Laut einer aktuellen Umfrage meldeten 79 % der Kreditgenossenschaften und Gemeinschaftsbanken direkte Betrugsverluste in Höhe von mehr als 500,000 US-Dollar, mehr als jedes andere Segment. Laut Juniper Research werden Unternehmen auf der ganzen Welt im Jahr 10 jedes Jahr mehr als 2027 Milliarden US-Dollar für KI-gestützte Strategieplattformen zur Erkennung und Prävention von Finanzbetrug ausgeben. Das ist ein Anstieg von mehr als 50 % gegenüber 2022.

Stares sagte, dass prädiktive KI es Finanzorganisationen ermöglicht, Geschäftsprozesse zu optimieren. Dadurch werden Ressourcen freigesetzt und eine gezieltere Betrugsbekämpfung gefördert. KI kann Millionen von Attributen verarbeiten, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen, um prädiktive Fähigkeiten bereitzustellen, die bei der Betrugsmodellierung über den gesamten Kundenlebenszyklus effektiv sind.

„Es gibt Trends, die erkannt werden, und die Fähigkeit, diese in einer Entscheidungsplattform umzusetzen, ist meiner Meinung nach der Schlüssel“, sagte Stares.

Kreditgenossenschaften haben besondere Überlegungen zur KI

Kreditgenossenschaften können von Natur aus verschiedene Betrugsarten anlocken. Ihr Filial- und Mitgliedschaftsdesign eignet sich für Erstparteien- und Identitätsbetrug. Das zieht auch Social-Engineering-Betrügereien nach sich.

Bei der Integration digitaler Betrugspräventionslösungen müssen Kreditgenossenschaften ein hohes Vertrauen in ihre lokale Basis aufrechterhalten. Systeme müssen Fehlalarme reduzieren und legitimen Kunden eine reibungslose Transaktion ermöglichen. Laut Stares müssen KI-basierte Systeme mit Entscheidungen in Echtzeit gekoppelt werden, um eine frühzeitige Erkennung und Warnung zu ermöglichen.

Kreditgenossenschaften haben tendenziell einen homogeneren Kundenstamm. KI eignet sich perfekt, um abweichendes Verhalten schnell zu erkennen. Je mehr Daten dem Modell zugeführt werden, desto schneller kann es verdächtige Aktivitäten identifizieren.

„Es ist wichtig, mit alternativen Daten gekoppelt zu werden“, riet Stares. „Dabei geht es darum, Daten einzuholen und abzugleichen, um zu sehen, ob sie einen prädiktiven Charakter bei der Erkennung von Betrug über den gesamten Lebenszyklus hinweg haben, etwa bei der Betrugsbekämpfung. Die Eingabe von KYC- und AML-Daten, möglicherweise die Verwendung transaktionsbasierter Daten, bei denen Kunden Ihnen Einblick in ihre tatsächlichen Bankkonten und Finanzdaten ermöglichen, wird Hinweise auf Dinge geben, die künftigen Betrug begünstigen können. 

„Deshalb ist es wichtig, dass die Technologie Daten in Echtzeit einspeist, sodass Sie die Daten nutzen können, um Modelle zu verbessern oder möglicherweise Modelle einzubauen, die Sie für die prädiktive Natur der Betrugsprävention über den gesamten Lebenszyklus hinweg einsetzen oder herausfordern können . Deshalb ist Frühwarnung der Schlüssel.“

Auch Betrüger nutzen KI. Es hilft ihnen, schnell auf neue Strategien umzusteigen, wenn Institutionen ihre Taktiken verstehen. Kreditgenossenschaften können es für die gleichen Zwecke nutzen: um verdächtige Aktivitäten schnell zu identifizieren, bevor sie als Inkasso abgeschrieben werden.

Überlegungen zur Skalierung

KI spielt auch eine Rolle, wenn sich Kreditgenossenschaften konsolidieren und an Größe gewinnen. Stares sagte, es sei für die KI von entscheidender Bedeutung, mit allen relevanten Datenbanken verbunden zu sein, Fehlalarme zu berücksichtigen und alles in seiner Gesamtheit zu betrachten. Daten sind der Schlüssel. Entwickeln Sie Kenntnisse im Einschleusen von Daten und im anschließenden Einsatz von KI, um Betrug schnell zu erkennen.

„Ich glaube nicht, dass die Größe eine Rolle spielt“, sagte Stares. „Größe und Umfang können unterschiedliche Arten von Betrugsangriffen und eine unterschiedliche Anzahl von Betrugsangriffen mit sich bringen, aber ich denke, die Art und Weise, wie man damit umgeht, ist die gleiche, wenn man KI mit alternativer Dateninjektion und Echtzeitverarbeitung von Modellen verwendet.“

„Wenn Sie über die richtige Technologie verfügen und in der Lage sind, sich mit allen Silos zu verbinden und andere Daten einzugeben, durchlaufen Sie Ihre Entscheidungsstrategien auf die gleiche Weise und behandeln sie auf die gleiche Weise, weil Sie die Daten konsolidiert haben. Ich glaube nicht, dass ein nennenswertes Risiko besteht. Wenn Sie dazu nicht in der Lage sind, kann die Behandlung jeder Bevölkerungsgruppe mit Risiken verbunden sein, da Sie möglicherweise jede Bevölkerungsgruppe unterschiedlich behandeln müssen. Und es besteht möglicherweise das Risiko höherer Fehlalarme.“ 

Prädiktive KI und die menschliche Note: Wichtige Überlegungen

Während die generative KI immer mehr Aufsehen erregt, sollten Institutionen zunächst über prädiktive KI nachdenken. Stares sagte, es könne dabei helfen, die Wirksamkeit verschiedener Betrugserkennungsmodelle zu testen. Welche erzeugen beispielsweise mehr Fehlalarme? Auch KI-basierte Modelle lernen aus ihren Fehlern und verbessern sich mit der Zeit.

Und obwohl die menschliche Note ihre Berechtigung hat, kann sie laut Stares auch die Wirksamkeit der KI beeinträchtigen. Menschliches Eingreifen basiert auf Erfahrung. Wenn Modelle zu stark rückwärtsgerichtet sind, wird ihre Vorhersagekraft geschwächt.

Auch ein optimales Kundenerlebnis muss aufrechterhalten werden. Loyalität ist nicht mehr das, was sie einmal war.

„Die Loyalität gegenüber einem Finanzinstitut ist nicht mehr das, was sie einmal war“, bemerkte Stares. „Aber wenn Sie das Erlebnis bieten und alle Produktpunkte an einem Ort bereitstellen können, wird Ihr Verbraucher wahrscheinlich dort bleiben. 

„Man kann das Risiko also nicht auf das Kundenerlebnis übertragen. Sie müssen die KI und die Daten nutzen, um Betrug oder Kreditrisiken zu mindern, ohne den Kunden zu beeinträchtigen.“

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