Studie von SAS und der ACFE Unternehmen planen Betrugs­bekämpfung mit generativer KI

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Generative KI wird künftig eine zentrale Rolle bei der Betrugsbekämpfung spielen – das geht aus einer von SAS und der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) durchgeführten Studie hervor. 83 Prozent der befragten Experten planen den Einsatz innerhalb der nächsten zwei Jahre.

Der 2024 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report ist der dritte Teil einer globalen Studie, die von der ACFE und SAS im Jahr 2019 initiiert wurde. Die neuesten Ergebnisse wurden auf Basis einer Ende 2023 global durchgeführten Umfrage unter knapp 1.200 Mitgliedern der ACFE ermittelt, die in insgesamt 23 verschiedenen Branchen tätig sind und zwischen 100 und mehr als 10.000 Mitarbeitende beschäftigen.

Große Euphorie, aber gebremstes Umsetzungstempo

Das Interesse an KI und Machine Learning (ML) ist größer denn je. 18 Prozent der Befragten setzen bereits Tools auf Basis beider Technologien ein. Weitere 32 Prozent rechnen mit einer Einführung innerhalb der nächsten zwei Jahre – ein neuer Spitzenwert seit Beginn der Erhebung. Bei diesem Tempo wird sich der Einsatz von KI und ML in Betrugsbekämpfungsprogrammen bis zum Ende des nächsten Jahres fast verdreifachen.

Die Ergebnisse zeigen allerdings auch, dass die tatsächliche Implementierungsrate beider Technologien immer noch hinter den Erwartungen zurückbleibt. So verzeichnet der Report bei der Einführung von KI- und ML-Lösungen zur Betrugserkennung und -prävention ein Wachstum von gerade einmal fünf Prozent im Vergleich zur ersten Erhebung 2019. Diese Zahl liegt weit unter den prognostizierten Werten, die in den Studien für 2019 (25 %) und 2022 (26 %) ermittelt wurden.

Finanzbranche ist Vorreiter bei Biometrie und Prozessautomatisierung

Während das Einführungstempo von KI und ML für Datenanalysen stagniert, werden beide Technologien in anderen Bereichen immer häufiger eingesetzt. So nutzen sie 40 Prozent der Studienteilnehmer für biometrische Lösungen, was einem Wachstum von 14 Prozent entspricht. Und jeder Fünfte gab an, KI und ML im Bereich Robotik zu nutzen, insbesondere für Robotic Process Automation (RPA) – das bedeutet ein Plus von neun Prozent. Vorreiter bei der Verwendung in diesen beiden Bereichen ist der Bank- und Finanzdienstleistungssektor. Hier setzt die Hälfte (51 %) auf Biometrie und ein Drittel (33 %) auf RPA.

„Tools, die generative KI nutzen, sind einfach zugänglich. Das macht sie in den falschen Händen so gefährlich“, sagt ACFE-Präsident John Gill. „Drei von fünf Unternehmen planen, ihre Budgets für Technologie zur Betrugsbekämpfung innerhalb der nächsten zwei Jahre zu erhöhen. Die Art und Weise, wie sie diese Mittel investieren, wird darüber entscheiden, wer in einem technologischen „Wettrüsten“ mit Kriminellen die Oberhand behält. Erschwert wird dieser Kampf für Unternehmen zusätzlich durch die Tatsache, dass sie, im Gegensatz zu Betrügern, beim Einsatz der Technologie ethische Standards erfüllen müssen.“

„Die Diskrepanz zwischen dem starken Interesse an Advanced Analytics und den sehr niedrigen Einführungsraten belegt, wie komplex sich die Skalierbarkeit innerhalb des KI und Analytics Life Cycle darstellt“, erklärt Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions bei SAS. „Darüber hinaus zeigt sich, wie wichtig es ist, den richtigen Technologiepartner zu wählen. KI und Machine Learning funktionieren zwar nicht nach dem Plug-and-play-Prinzip, ihre Vorteile lassen sich aber besser nutzen, wenn modularisierte Lösungen für das gesamte Spektrum des Risikomanagements in einer einzigen, KI-gestützten Lösung eingesetzt werden. Genau das ist der Ansatz von SAS Viya als cloudnative und offene Plattform.“

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