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Zahlungssicherheit im Zeitalter von KI-gestützten Deepfakes Deutsche Unternehmen zögern beim Schutz vor KI-Zahlungsbetrug

Ein Gastbeitrag von Inez Berkhof-Hollander 4 min Lesedauer

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Ein Videoanruf mit dem vermeintlichen CEO reicht, um Millionen auf ein falsches Konto zu lenken: KI-Deepfakes lassen Rechnungen und Zahlungsanweisungen kaum noch von echten Dokumenten unterscheiden. Deutsche Unternehmen erkennen das Risiko, KI-gestützte Betrugsabwehr zählt aber zu den am wenigsten priorisierten Investitionen für 2026, ein Rückstand, den Angreifer längst ausnutzen.

KI treibt Betrug und Abwehr im Zahlungsverkehr zugleich voran. Während Angreifer davon längst profitieren, bleibt der Schutz in vielen deutschen Unternehmen ungenutzt.(Bild: © HADI INCREDIBLE - stock.adobe.com)
KI treibt Betrug und Abwehr im Zahlungsverkehr zugleich voran. Während Angreifer davon längst profitieren, bleibt der Schutz in vielen deutschen Unternehmen ungenutzt.
(Bild: © HADI INCREDIBLE - stock.adobe.com)

Angesichts des Aufstiegs der KI richten deutsche Unternehmen ihr Augenmerk verstärkt auf Wirtschaftskriminalität. Laut der Studie „White-Collar Crime 2025/2026“ von KPMG, für die fast 800 Unternehmen befragt wurden, stuft knapp die Hälfte (48 Prozent) das Risiko für ihre Organisation als hoch oder sehr hoch ein, während 71 Prozent ein erhebliches Risiko durch KI-gestützten Betrug sehen. Und tatsächlich spielt KI bei 83 Prozent aller Cyberangriffe eine Rolle und ermöglicht es Angreifern, Ausspähung, Phishing sowie den Diebstahl von Zugangsdaten in beispiellosem Ausmaß zu automatisieren. Gleichzeitig melden Anbieter von Cybersicherheitslösungen einen Anstieg der Ransomware-Opfer im Zusammenhang mit KI-beschleunigten Angriffszyklen um 389 Prozent im Jahresvergleich. Ein Beispiel hierfür: Wie im vergangenen Jahr berichtet wurde, konnten australische Kreditgeber betrügerische Finanzierungsanträge im Wert von 1,5 Milliarden Australischen Dollar gerade noch abwenden.

Cyberkriminelle haben es auf Unternehmensgelder, Kundenzahlungen oder beides abgesehen. Wir bewegen uns in einer Welt KI-gestützter Deepfakes, in der zunehmend ausgefeilte Werkzeuge eingesetzt werden. Gefälschte Rechnungen, Bestellungen und Zahlungsanweisungen unterscheiden sich kaum noch von legitimen Geschäftsdokumenten.

Betrüger erstellen täuschend echte Stimm- und Videoimitationen von CEOs und Führungskräften und verleiten so Mitarbeiter dazu, etwa 22 Millionen Euro auf ein fingiertes Konto zu überweisen, nachdem sie in einem Videoanruf KI-generierte Abbilder ihrer Führungsebene gesehen haben.

Fortschritt ist ein zweischneidiges Schwert

Gleichzeitig möchte niemand die Zeit zurückdrehen. Die Digitalisierung von B2B-Back-Office-Prozessen hat etwa im Zahlungsverkehr für mehr Transparenz und schnellere Abläufe gesorgt und den Arbeitsalltag erheblich erleichtert. Doch sie hat auch Tür und Tor für besagte Cyberkriminalität geöffnet. Herkömmlichen ERP-Systemen fehlen die hochentwickelten Funktionen zur Betrugserkennung, um diesen sich wandelnden Bedrohungen zu begegnen. Und genau diese Fähigkeiten sind angesichts der rasanten Zunahme von KI-gestütztem Betrug unerlässlich.

Für viele Finanzteams stellen die Analyse von Transaktionsdaten, das Erkennen von Anomalien und die Kennzeichnung verdächtiger Aktivitäten zur sofortigen Überprüfung eine enorme Herausforderung dar. Auch hier kann KI helfen. Es stehen mittlerweile intelligente Technologien zur Verfügung, die als wirksames Instrument zur Minimierung des Risikos von Cyberbetrug dienen und die Landschaft der Betrugsprävention im Finanzwesen grundlegend verändern können.

Eine Studie von TreviPay bestätigt diesen Trend. Unternehmen, die von Betrug betroffen waren, büßten durchschnittlich 3,5 Prozent ihres Jahresumsatzes ein – bei Kleinunternehmen lag dieser Wert sogar bei bis zu 5 Prozent. Im Gegensatz dazu sank dieser Verlustanteil bei Organisationen, die in automatisierte, proaktive Lösungen zur Betrugsbekämpfung investierten, auf 2 Prozent.

Zudem zeigen die Daten, dass Unternehmen, die auf manuelle oder reaktive Maßnahmen setzten, Umsatzverluste von meist bis zu 4,5 Prozent verzeichneten – oft bedingt durch langsame Verifizierungsprozesse, menschliche Fehler oder lückenhafte Identitätsprüfungen. Rund die Hälfte der Unternehmen, die digitale Tools zur Identitätsprüfung einsetzen, zeigte sich „äußerst zufrieden" mit ihren optimierten Strategien zur Betrugsprävention; bei Unternehmen mit manuellen Systemen waren es lediglich 17 Prozent.

Ist betriebliche Effizienz auch ohne KI möglich?

Die Daten unterstreichen eindrucksvoll das Potenzial fortschrittlicher Technologien. KI kann Rechnungen, Bestellungen und Zahlungsanweisungen noch vor der eigentlichen Bearbeitung validieren. Dabei kommen hochentwickelte Modelle des maschinellen Lernens (ML) zum Einsatz, um Anomalien zu erkennen, die Echtheit zu verifizieren und Risiken in Echtzeit zu identifizieren. Eine von uns in Auftrag gegebene aktuelle Studie liefert aufschlussreiche Erkenntnisse. Eine eingehende Untersuchung der Anliegen von Fachleuten im Zahlungsverkehr bestätigt eine wachsende Nachfrage nach mehr Flexibilität, besserer Finanzkontrolle und höherer operativer Effizienz – insbesondere im Mittelstand.

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Die Studie basierte auf Interviews mit 550 Führungskräften auf Vorstandsebene. Die Befragten stammten unter anderem aus Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Spanien und Australien. Dabei wurde untersucht, wie offen Unternehmen für den Einsatz neuer Technologien zur Optimierung des B2B-Zahlungsverkehrs sind.

Die Ergebnisse zeigen deutlich: Es wird erwartet, dass der Lieferant die Infrastruktur bereitstellt, um Reibungsverluste entlang des gesamten Beschaffungsprozesses zu minimieren.

Die Rolle der KI bei der Optimierung dieser Prozesse – aber auch als Schutzwall gegen Cyber-Bedrohungen – entwickelt sich erst noch. Dennoch sind die aktuellen Investitionsabsichten vergleichsweise gering. Nur 13 Prozent der deutschen Befragten nennen KI-gestützte Entscheidungsfindung als Investitionspriorität für das Jahr 2026 . Im Vergleich zu anderen Märkten ist das ein niedriger Wert. Beispielsweise geben 26 Prozent der spanischen Entscheidungsträger im Zahlungsverkehr an, dass Investitionen in KI zur Unterstützung der Entscheidungsfindung für sie Priorität haben.

Es zeichnet sich eine deutsche B2B-Zahlungslandschaft ab, die zwar finanziell hochentwickelt ist, sich jedoch bei der Einführung neuerer digitaler oder erfahrungsorientierter Innovationen noch relativ zurückhaltend zeigt. Diese Zurückhaltung könnte problematisch werden, da sich Effizienzsteigerungen und eine verbesserte Cyber-sicherheit weitaus effektiver durch eine Verbesserung der zentralen Zahlungsinfrastruktur herstellen lässt als durch beliebige Investitionen in Digitale Transformation.

Deutsche Unternehmen behaupten sich zwar an der Spitze der weltweiten Wettbewerbsfähigkeit, doch bei der Einführung datengestützter und KI-basierter Zahlungslösungen hinken sie im Vergleich zu einigen anderen Märkten offenbar hinterher. Daten von KPMG belegen, dass die meisten Unternehmen inzwischen die erheblichen Risiken von KI-gestütztem Betrug erkennen. Auch wenn der Einsatz von KI noch begrenzt ist, erweist er sich dort, wo er Anwendung findet, als effektiv – 64 Prozent der Unternehmen berichten von einem Rückgang der Betrugsfälle.

Dies verdeutlicht eine Lücke, die möglichst bald geschlossen werden muss.

Über die Autorin: Inez Berkhof-Hollander ist EMEA Vice President bei TreviPay, einem globalen Netzwerk für B2B-Zahlungen.

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