In der dieswöchigen Ausgabe von Finovate Global, stellen wir Uri Rivner vor, Mitbegründer und CEO von Intelligenz verfeinern. Das im Jahr 2022 gegründete Unternehmen mit Sitz in Tel Aviv, Israel, feierte Anfang dieses Jahres sein Finovate-Debüt unter FinovateEurope. Auf der Konferenz demonstrierte Refine Intelligence seine Technologie, Analyse der Lebensgeschichte, das KI nutzt, um Banken dabei zu helfen, sich besser gegen Geldwäsche zu verteidigen.

Wir diskutierten die Herausforderung der Bekämpfung von Finanzkriminalität, die Innovationen, die Refine Intelligence auf den Markt bringt, und die Beziehung zwischen Aufsteigern und etablierten Unternehmen in Israels dynamischem Fintech- und Finanzdienstleistungs-Ökosystem.

Welches Problem löst Refine Intelligence und für wen löst es es?

Uri Rivner: Wenn Sie eine Bank sind, ist Ihr AML-Operations-Team riesig und muss jedes Jahr wachsen, um mit dem wachsenden Warnungsvolumen fertig zu werden. Aber das Team kann einen ziemlich frustrierenden Tagesablauf haben, da fast alle Warnungen, die es untersucht, völlig legitime Aktivitäten des Kunden sind. 

Nehmen Sie ein Konto, das zum ersten Mal eine große Überweisung nach Mexiko getätigt hat. Die AML-Transaktionsüberwachung schreit wie eine Todesfee – liegt hier vielleicht Geldwäsche vor? Aber nach Nachforschungen findet das Team heraus, dass der Kunde nur eine Tochter hat, die in Mexiko studiert, und dies war, um ihre Studiengebühren zu bezahlen. 

Vor Jahren kannten Banken diese Lebensgeschichten, weil alles in der Filiale gemacht wurde. Aber jetzt mit der digitalen Transformation haben die Banken diese Supermacht verloren.

Unsere Mission bei Refine Intelligence ist es, Banken dabei zu helfen, diese Supermacht wiederzuerlangen, die Lebensgeschichten ihrer Kunden wirklich zu kennen, damit ihre Teams für Finanzkriminalität AML- oder Betrugswarnungen, die durch legitime Kundenaktivitäten ausgelöst werden, schnell löschen können. Wir arbeiten mit Risiko-, Finanzkriminalitäts-, BSA- und AML-Teams zusammen. Betrugsteams sehen sich unsere Technologie an, um bei Betrugsoperationen zu helfen.

Wie löst Refine Intelligence dieses Problem besser als andere Unternehmen?

Rivner: Refine Intelligence verfolgt einen einzigartigen Ansatz zur Bekämpfung der Finanzkriminalität – wir nennen es „Catching the Good Guys“. 

Denken Sie an jemanden, der geheiratet hat und jetzt eine große Menge Bargeld aus Hochzeitsgeschenken einzahlt. Oder ein Ehepaar, das Bargeld abhebt, um ein großes Renovierungsprojekt zu bezahlen. Denken Sie an Menschen, die einen neuen, bargeldintensiven Job beginnen oder Geld von einer Spendenaktion einzahlen. Dies sind alles legitime Aktivitäten, die ungewöhnlich aussehen und Warnungen zur Transaktionsüberwachung auslösen. 

Refine entdeckt diese Art von „Lebensgeschichten“, dh legitime Kundenaktivitäten hinter einer gekennzeichneten Anomalie. Dazu gibt es zwei Möglichkeiten:

Die erste besteht darin, den Kunden zu fragen, und Refine bietet diese Fähigkeit durch unsere Digitale Benutzeransprache Dies ermöglicht es einer Bank, Kunden automatisch zu erreichen und ihre Erklärung innerhalb von Minuten einzuholen.

Die zweite Möglichkeit besteht darin, die KI so zu trainieren, dass sie die Lebensgeschichte hinter einer Anomalie erkennt, ohne den Kunden zu kontaktieren. Unser Analyse der Lebensgeschichte tut dies, und das Training verwendet unseren einzigartigen, proprietären Datensatz mit echten Erklärungen.

Das Ergebnis: klare, schnelle Beweise, die AML-Teams helfen, fälschlicherweise gekennzeichnete Anomalien zu beseitigen, indem sie die legitimen Kundenaktivitäten dahinter identifizieren. 

Wer sind die Hauptkunden von Refine Intelligence? Wie erreichen Sie sie?

Rivner: Wir arbeiten mit großen bis mittelgroßen Banken zusammen, die ein großes Team von Ermittlern einsetzen, um AML-Warnungen zu untersuchen. Refine hilft diesen Banken, ihren operativen Aufwand erheblich zu reduzieren, ohne Änderungen am Transaktionsüberwachungssystem vorzunehmen. 

Unsere Gründer und unser Senior Management Team arbeiten seit Jahrzehnten mit Abteilungen für Finanzkriminalität zusammen, und wir erweitern unsere Reichweite durch die Teilnahme an Veranstaltungen wie Finovate sowie unseren eigenen virtuellen Veranstaltungen. 

Können Sie uns etwas über eine bevorzugte Implementierung oder Bereitstellung Ihrer Technologie erzählen?

Rivner: Eine Top-50-Bank in den USA setzte Refine Intelligence ein, um die Kundenansprache für AML zu handhaben. Vor der Verwendung von Refine wandte sich das AML-Team an die Niederlassung, als sie keine gute Erklärung für eine gekennzeichnete Anomalie finden konnten. Die Filiale versuchte, Kunden anzurufen, Nachrichten zu hinterlassen und sie nach Antworten zu jagen. Ein Bezirksleiter beschrieb die Situation als „wir sind der Boxsack des AML-Teams“.

Nachdem die Bank begonnen hatte, mit Refine zusammenzuarbeiten, wurde klar, warum der bestehende RFI-Prozess (Request for Information) alle verrückt machte. Die durchschnittliche Zeit für einen Kundenkontakt betrug 16 Tage mit 3.6 Hin- und Her-E-Mails zwischen dem AML-Team und der Filiale, da die ersten Antworten oft unzureichend waren. Der Prozess verbrauchte Ressourcen, die an anderer Stelle besser genutzt wurden.

Refine Digital User Outreach automatisierte den Prozess, indem es Kunden über digitale Kanäle benachrichtigte. Die Reaktionszeit wurde von zwei Wochen auf zwei Minuten verkürzt, was das Spiel für das Betriebsteam völlig veränderte, das ohne Unterbrechung an Warnungen arbeiten und qualitativ hochwertige Antworten erhalten konnte. Mit einer Antwortquote von 85 % übertraf der digitale Prozess die manuelle Kontaktaufnahme. Die gesammelten Daten wurden strukturiert und ermöglichten Analyse und Benchmarking, und bald wurden die meisten RFIs (Requests for Information) mithilfe des Refine-Systems digitalisiert. Das AML-Team liebt den neuen Ansatz.

Was in Ihrem Hintergrund gab Ihnen das Selbstvertrauen, sich dieser Herausforderung zu stellen?

Rivner: Ich bekämpfe Online-Betrug seit 20 Jahren bei Cyota, RSA und BioCatch – die ich mitgegründet habe. Dies half mir, einen Blick von außen auf die Funktionsweise von AML zu werfen und zu erkennen, dass das aktuelle Paradigma nicht nachhaltig ist.

Die Online-Betrugserkennung profitiert von kontextreichen Signalen, die weit über Transaktionsüberwachung, Geräteanalyse, Geolokalisierung oder Verhaltensbiometrie hinausgehen. Diese Signale werden in die KI eingespeist, die anhand eines riesigen Pools von Betrugsfällen trainiert wird, wenn die Opfer Betrug auf ihrem Bankkonto melden. Aber niemand meldet Geldwäsche auf seinem eigenen Konto, und wenn eine Bank eine Verdachtsmeldung einreicht, erhalten sie nie eine Rückmeldung von den Behörden. Man kann die KI nicht darauf trainieren, Bösewichte ohne Feedback zu erkennen, also musste die Branche auf die Erkennung von Anomalien zurückgreifen. 

Sie können bei der Erkennung von Anomalien immer effizienter werden, aber am Ende des Tages finden Sie meistens unregelmäßige Aktivitäten in den Konten guter Leute. Jede Verbesserung bei der Erkennung von Bösewichten ist dazu verdammt, marginal zu sein. Und das ist nicht gut – die Branche braucht einen Game Changer… 

Dies brachte die Einsicht, den Fokus umzukehren, hin zu „Catching the Good Guys“, d. h. der Erkennung der legitimen Aktivitäten, die fälschlicherweise als Anomalien gekennzeichnet wurden.

Wie sieht die Fintech-Branche in Israel aus? Wie ist die Beziehung zwischen Fintech-Startups und dem etablierten Finanzdienstleistungssektor des Landes?

Rivner: Israel, weithin als „Start-up-Nation“ bekannt, ist ein Kraftzentrum im Kampf gegen Cyber-, Fintech- und Finanzkriminalität. Viele marktprägende Startups sind in Israel aufgewachsen: Cyota, jetzt RSA Outseer, war das erste Unternehmen, das eine risikobasierte Authentifizierung mithilfe von Geräte- und Standortanalysen einführte. IBM Trusteer war das erste Unternehmen, das eine Anti-Trojaner-Technologie auf den Markt brachte. BioCatch war das erste Unternehmen, das Verhaltensbiometrie zur Online-Betrugs- und Betrugserkennung einsetzte. Forter und Riskified leisteten Pionierarbeit auf dem Markt für Chargeback-Garantien im E-Commerce, Simplex tat dasselbe im Bereich Krypto und DoubleVerify verhindert Betrug im digitalen Werbemarkt. Der größte globale Akteur im Bereich AML ist Nice Actimize, und Unternehmen wie EverC und ThetaRay helfen Acquiring-Banken und Zahlungsanbietern, die Risiken von Finanzkriminalität zu bewältigen. Dies könnte erklären, warum es in Tel Aviv eine lebendige Gemeinschaft von Betrugskämpfern gibt.

Interessanterweise war der lokale israelische Markt nie ein großes Ziel für diese Innovatoren. Die meisten israelischen Fintech-Startups arbeiten direkt mit globalen Designpartnern zusammen, die das disruptive, unkonventionelle Denken hinter ihrer Technologie erkennen.

Sie haben kürzlich Ihre Technologie auf der FinovateEurope vorgeführt. Wie war diese Erfahrung?

Rivner: Die Vorführung bei FinovateEurope war fantastisch! Wir waren begeistert, die Gelegenheit zu haben, gemeinsam mit so vielen anderen innovativen Fintech-Unternehmen Demos zu präsentieren und uns mit Banken zu treffen, die innovative Technologien in ihren Betrieb integrieren möchten. Die Erfahrung war sehr TED-ähnlich, professionell und die Stimmung war aufregend.

Was sind Ihre Ziele für Refine Intelligence? Was können wir bis 2023 vom Unternehmen erwarten?

Rivner: Jeder, mit dem wir sprechen, ist sehr begeistert von dem, was Refine tut. Wenn AML-Teams unsere Digital Outreach-Funktionen zeigen, finden sie so viele Möglichkeiten, sie effektiv zu nutzen – von der Automatisierung von Informationsanfragen zur Lösung von Transaktionsüberwachungswarnungen bis hin zur Unterstützung des Geschäftsbereichs mit Schulungen zu Enhanced Due Diligence und Cash Structuring. Betrugsteams sind besonders an der digitalen Kontaktaufnahme mit potenziellen Betrugsopfern interessiert, und es ist eine großartige Möglichkeit, schnelle Untersuchungen eingehender Überweisungen und Scheckeinzahlungen durchzuführen.

Aber das größte Interesse gilt unserem anderen Teil der Magie – Life Story Analytics. Hier trainieren wir KI, um die legitime Kundenaktivität hinter einer gekennzeichneten Anomalie zu erkennen, ohne den Benutzer zu kontaktieren. Teams für Finanzkriminalität sind begeistert von der Idee, ihre AML-Transaktionsüberwachungs- oder Betrugserkennungsmodelle trotz des hohen Anteils an Fehlalarmen unverändert zu lassen und KI die legitimen Kundenaktivitäten beiseite fegen zu lassen, sodass die wirklichen unerklärlichen Anomalien übrig bleiben, die Geld sein könnten Opfer von Geldwäsche oder Betrug. Das wird ein wichtiger Expansionsbereich für Refine sein.

Foto von Haley Black

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• Quelle: https://finovate.com/finovate-global-israel-catching-the-good-guys-with-uri-rivner-of-refine-intelligence/