Die Cyberkriminalität nimmt weltweit stetig zu. Immer mehr Straftaten werden im digitalen Raum und weniger in der realen Welt begangen. So verzeichnete das deutsche Bundeskriminalamt (BKA) in seinem Lagebild Cybercrime 2021 einen Anstieg der Straftaten im Internet um 12 Prozent. Nach Schätzungen von Experten liegt die Dunkelziffer jedoch weitaus höher, da nicht alle Straftaten angezeigt werden. Auch der Finanzsektor bleibt nicht verschont. Vor allem Betrugsdelikte nehmen seit Jahren zu, da die Digitalisierung auch im Bankenbereich weiter voranschreitet. Für Banken ist es daher wichtig, sichere Massnahmen zur Betrugsprävention und Betrugserkennung zu implementieren, um finanzielle Risiken und Reputationsschäden zu vermeiden. Gleichzeitig müssen Banken und Finanzinstitute ihren Kunden eine reibungslose Customer Journey bieten. Was der Unterschied zwischen Fraud Prevention und Fraud Detection ist und welche Methoden sich bewährt haben, lesen Sie hier.
Fraud Prevention und Fraud Detection: eine kurze Unterscheidung
Fraud Prevention bezeichnet alle Massnahmen, die Banken und Finanzinstitute ergreifen können, um sich im Vorfeld vor betrügerischen Aktivitäten zu schützen. Dies beinhaltet die Implementierung von Sicherheitsmassnahmen und Kontrollen, die die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Betrugsversuchs verringern. Dazu gehören Methoden zur Identifizierung von Personen, zur Überwachung von Konten und zur Reaktion auf mögliche Betrugsaktivitäten. Typische Sicherheitsmassnahmen sind der Passwortschutz, die Zwei- oder Mehr-Faktor-Authentifizierung oder die Verschlüsselung. Aber auch manuelle Sicherheitsmassnahmen kommen zum Einsatz. So sind Richtlinien im Bankwesen vorgegeben und es werden Schulungen für die Mitarbeiter angeboten, die Betrugsversuche verhindern sollen, bevor es zu einem Betrugsversuch kommt.
Die Prozesse der Betrugsprävention umfassen somit alle Schritte: vom ersten Betrugsverdacht über die notwendigen Schritte zur Betrugsprävention bis hin zur Analyse des Vorgehens.
Im Gegensatz dazu bezeichnet Fraud Detection den Prozess der Identifizierung von Betrug, nachdem dieser bereits stattgefunden hat. Dazu werden in der Regel Analysewerkzeuge eingesetzt, um Anomalien in den Daten aufzuspüren, die auf betrügerisches Verhalten einer Person hindeuten. Beispielsweise können Unternehmen und Banken spezialisierte Softwaretools und Algorithmen einsetzen, um grosse Datenmengen auf Unregelmässigkeiten zu untersuchen. Diese Verfahren beinhalten häufig maschinelles Lernen (ML), Data Mining und algorithmische Mustererkennung.
Während Fraud Prevention proaktiv ist, kann Fraud Detection sowohl proaktiv als auch reaktiv eingesetzt werden. Beim proaktiven Einsatz werden Daten kontinuierlich überwacht, um Anomalien zu erkennen und zu stoppen. Beim reaktiven Ansatz werden bereits erfolgte Betrugsversuche untersucht und aufgedeckt, um die Ursache des Betrugs zu identifizieren.
Durch die Kombination aus Fraud Prevention und Fraud Detection können Unternehmen ihre Sicherheitsmassnahmen gegen Betrug optimieren und den Schaden durch betrügerische Aktivitäten minimieren.
Der Einsatz von Fraud Prevention und Fraud Detection in der Finanzbranche
Für Banken ist der Einsatz von Fraud Prevention und Fraud Detection von entscheidender Bedeutung, da betrügerische Aktivitäten an der Tagesordnung sind. Banken sind ein beliebtes Ziel für Betrüger.
Um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und zu schützen, müssen Banken sicherstellen, dass ihre Systeme und Prozesse sicher und robust sind. Die Implementierung von Sicherheitsmassnahmen wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), Datenverschlüsselung und die Überwachung von Konten und Transaktionen sind wichtige Bestandteile der Betrugsprävention.
Gleichzeitig müssen Banken in der Lage sein, Betrugsversuche schnell zu erkennen und zu verhindern, um den Schaden für ihre Kunden und ihr Unternehmen zu minimieren. Technologien wie Data Analytics, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen dabei eine wichtige Rolle. Durch die Überwachung von Transaktionsdaten und die Identifizierung ungewöhnlicher Muster können Banken schnell reagieren und potenzielle Betrugsfälle erkennen.
Auch die Strong Customer Authentication spielt eine wichtige Rolle bei der Betrugserkennung und -prävention im Online-Zahlungsverkehr. Bei diesem Sicherheitsstandard müssen Kunden mindestens zwei von drei Faktoren angeben, um ihre Identität zu bestätigen. Diese Faktoren können Wissen (z.B. Passwort), Besitz (z.B. mobiles Gerät) und Inhärenz (z.B. Fingerabdruck) sein. Durch die Anwendung von SCA-Massnahmen können Banken sicherstellen, dass Kunden tatsächlich die Personen sind, die sie vorgeben zu sein, und dass Transaktionen von autorisierten Personen durchgeführt werden.
SCA ist daher ein wichtiger Bestandteil eines umfassenden Ansatzes zur Betrugsbekämpfung und zur Sicherung von Online-Zahlungen.
Beispiel eines typischen Online-Betrugsversuchs
Betrugsversuche sind bei Online-Zahlungen besonders häufig, da es für Betrüger relativ einfach ist, gestohlene Kreditkartendaten oder andere persönliche Informationen für Zahlungen zu verwenden. Eine typische Form des Online-Betrugs ist zum Beispiel der Identitätsdiebstahl, bei dem Kriminelle die Identitätsdaten ahnungsloser Opfer stehlen und mit diesen Daten Online-Transaktionen durchführen.
- Zwei- oder Multi-Faktor-Authentifizierung (2FA oder MFA): Bei der Zwei-Faktor-Authentifizierung wird dem Kunden eine zusätzliche oder mehrere Sicherheitsschichten hinzugefügt, um sicherzustellen, dass nur der berechtigte Kunde Transaktionen durchführen kann. Dies kann z.B. durch eine Verifizierung per SMS oder E-Mail oder durch biometrische Identifikation wie Fingerabdruck oder Gesichtserkennung erfolgen.
- Adaptive Authentifizierung (Risikobasierte Authentifizierung): Hier wird das Risiko der Transaktion bewertet und darauf basierend eine geeignete Authentifizierungsmethode angewendet. Beispielsweise kann eine höhere Authentifizierungsstufe erforderlich sein, wenn die Transaktion ungewöhnlich gross ist oder von einem ungewöhnlichen Ort aus durchgeführt wird.
- Verhaltensanalyse: Banken analysieren das Verhalten ihrer Kunden, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf einen möglichen Betrug hindeuten könnten. Beispielsweise können verdächtige Transaktionsmuster oder ungewöhnliche Änderungen in der Benutzeraktivität auf ein potenzielles Betrugsrisiko hinweisen.
- Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen: Banken setzen auch KI und maschinelles Lernen ein, um Muster in den Daten zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren.
Durch die Anwendung dieser Massnahmen und die Implementierung einer SCA können Banken und andere Finanzdienstleister dazu beitragen, Online-Betrug zu verhindern und die Sicherheit von Online-Zahlungen zu erhöhen.
