Finanzinstitute sind mit ihren riesigen Geld- und Datenbeständen ein bevorzugtes Ziel für Cyberkriminelle. Cyberangriffe können zu Rufschädigung, Finanzierungsproblemen und sogar zur Insolvenz führen. Aus dem Global Financial Stability Report des Internationalen Währungsfonds geht hervor, dass ein Viertel der in den vergangenen 20 Jahren gemeldeten Vorfälle in Finanzunternehmen direkte Verluste in Höhe von 12 Milliarden Dollar verursacht haben.1
Angesichts der zunehmenden Komplexität und des Ausmaßes von Cyber-Bedrohungen werden die Ausgaben von Unternehmen für die Bekämpfung von Fehlinformationen laut Gartner-Prognose bis 2028 mehr als 30 Milliarden US-Dollar betragen. Somit ist KI in Finanzinstituten nicht nur entscheidend, sondern unverzichtbar. Die Integration von KI mit anderen neuen Technologien wie Blockchain und Deep Learning wird entscheidend dafür sein, Cyberkriminellen einen Schritt voraus bleiben zu können.
Wir können also zweifelsfrei feststellen, dass Sicherheit eines der größten Bedenken für diese Finanzinstitute ist. Es gilt jedoch, sichere und wirksame Möglichkeiten zur Bekämpfung moderner Cyber-Bedrohungen zu finden. Angesichts des Mehrwerts, den KI in verschiedenen Branchen und Sparten gebracht hat, ist zu prüfen, ob sich diese Probleme mit KI lösen lassen.
Bis 2028 werden die Ausgaben von Unternehmen für die Bekämpfung von Fehlinformationen 30 Milliarden US-Dollar übersteigen, wodurch 10 % der Marketing- und Cybersicherheitsbudgets aufgezehrt werden, um eine Bedrohung an mehreren Fronten zu bekämpfen.
KI ist eine bevorzugte Lösung für moderne Sicherheitsbedenken, da sie in der Lage ist, riesige Datenmengen mit beispielloser Geschwindigkeit und Präzision zu analysieren. Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und fortschrittlichen Analysen kann KI Anomalien und Muster erkennen, die Menschen bei der Analyse möglicherweise entgehen.
Analyse in Echtzeit: Echtzeitanalysen ermöglichen es Finanzinstituten, Erkenntnisse über ihre Geschäftsprozesse zu erhalten und Betrug oder Geldwäsche aufzudecken, die zu großen finanziellen und Reputationsverlusten führen können. Echtzeit-Analysen können Anomalien erkennen, bevor sie eskalieren. Mithilfe von ML-Algorithmen können Finanzinstitute nicht nur Risiken in Echtzeit erkennen, sondern auch ihre Effizienz steigern und ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten.
Mustererkennung: Mustererkennung ist dank ML kein aufwendiges manuelles Verfahren mehr, sondern ein automatisierter und hocheffizienter Prozess. Der Begriff Muster bezeichnet Sequenzen und Konsistenzen in Daten, die oft Trends, Beziehungen und Strukturen erkennen lassen. Der Prozess der Mustererkennung beinhaltet die Erfassung und Vorverarbeitung von Daten, ihre Umwandlung in ein einfaches Format, mit dem ML-Algorithmen lernen können, sowie die anschließende Nutzung dieser Erkenntnisse, um bei der Betrugserkennung und Marktanalyse fundierte Entscheidungen zu treffen. Mustererkennung kann sowohl FinTechs als auch etablierten Finanzunternehmen helfen, ihre betriebliche Effizienz zu steigern und ihren Kunden personalisierte und sichere Produkte anzubieten.
Adaptives Lernen: Adaptives Lernen oder adaptive KI ist ein wichtiges Werkzeug zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug. Zudem unterstützt adaptive KI dabei, personalisierte Bankdienstleistungen anzubieten. Sie kann enorme Datenmengen analysieren und Muster sowie Anomalien in Echtzeit erkennen, sodass Unternehmen sofort gegen betrügerische Aktivitäten vorgehen und zugleich ihren Endnutzern ein nahtloses Erlebnis bieten können. Finanzinstitute können Kundendaten analysieren, um Risikofaktoren in Echtzeit zu bewerten und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Sie können die Technologie zur Einschätzung von Investitionsrisiken, zur Kreditwürdigkeitsprüfung und für das Portfoliomanagement nutzen.
Bis zum Jahr 2026 wird mindestens ein kommerziell erfolgreiches LLM (Large Langue Model) aufgrund absichtlicher Kontamination mit Malinformation neu trainiert werden müssen.
KI entwickelt sich weiter, wobei hochentwickelte Verhaltensanalysen und Deep-Learning-Modelle im Mittelpunkt stehen, mit denen Finanzinstitute komplexe Betrugsmuster erkennen können. Der Gartner-Studie zufolge wird die Integration von KI mit Blockchain auch für die Verbesserung des Datenschutzes bei der Betrugserkennung von entscheidender Bedeutung sein. Die Kombination dieser Technologien wird robustere Abwehrmechanismen gegen die wachsende Bedrohung durch Fehlinformation ermöglichen, die Gartner als algorithmisch aufbereitete und gezielte Desinformation definiert, die darauf abzielt, Entscheidungsprozesse zu beeinflussen.
Deep-Learning-Modelle wie Enhanced Neural Networks (ENN), einschließlich Recurrent Neural Networks (RNN) und Convolutional Neural Networks (CNN), werden eine Schlüsselrolle bei der Erkennung von Anomalien und komplexen Mustern spielen. In Zukunft werden hybride Optionen, wie die Kombination von Deep Learning und verstärkendes Lernen, diese Fähigkeiten weiter verbessern.
Integration von KI mit Blockchain: Die Integration von KI mit Blockchain wird den Datenschutz verbessern und den Schutz sensibler Daten während des gesamten Betrugserkennungsprozesses gewährleisten.
Diese Technologien werden KI-Algorithmen zur Analyse von Blockchain-Daten und Smart Contracts zur automatischen Ausführung nutzen. Sowie KI-Modelle, die Blockchain-verteilte Ledger für die gemeinsame Nutzung und Verarbeitung von Daten auf mehreren Knoten verwenden.
Erklärbare KI (XAI) zur Einhaltung von Vorschriften: Erklärbare KI (Explainable AI, XAI) wird zur Einhaltung von Vorschriften zunehmend an Bedeutung gewinnen, da sie klare und logische Erklärungen für KI-gesteuerte Entscheidungen liefert. Diese Transparenz hilft den Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und schafft Vertrauen bei den Nutzern. Die KI-Paradigmen werden weiterentwickelt, damit sie in Einklang mit den ebenfalls weiterentwickelten Vorschriften, wie der Datenschutz-Grundverordnung und dem kommenden KI-Gesetz der EU, genauer erklärbare Ergebnisse liefern.
Bis zum Jahr 2026 wird sich der Betrug mit Deepfakes von einer berichtenswerten Neuheit zu einem alltäglichen Phänomen entwickeln, das Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungen betrifft.
Wir bei T-Systems nutzen KI, um branchenspezifische Herausforderungen zu meistern, die Sicherheit zu erhöhen, die Customer Experience zu verbessern und Skalierbarkeit, Flexibilität sowie Kosteneffizienz zu gewährleisten. Unsere KI-Lösungen sind so konzipiert, dass sie Fehlalarme minimieren und präzise zwischen verdächtigen sowie legitimen Aktivitäten unterscheiden, was zu reibungsloseren Transaktionen und größerer Kundenzufriedenheit führt.
Wir ergreifen verstärkte Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre sensiblen Daten zu schützen. Unsere Techniker lassen nichts unversucht, um Sie vor modernen Bedrohungen zu schützen, und sorgen für sichere und nahtlose Interaktionen. Durch die Automatisierung wichtiger Prozesse reduzieren unsere KI-Lösungen den Bedarf an manuellen Eingriffen, senken die Betriebskosten und optimieren die Ressourcenzuweisung.
In der sich ständig weiterentwickelnden Finanzbranche, in der Compliance und Sicherheit oberste Priorität haben, ist T-Systems der Partner der Wahl. Wir bieten umfassende Lösungen für die besonderen Herausforderungen, wie komplexe Vorschriften und Cybersicherheitsbedrohungen, mit denen Finanzinstitute konfrontiert sind. Mit der souveränen Cloud, fortschrittlichen KI-Technologien und fundiertem Fachwissen über rechtliche Rahmenbedingungen sorgt T-Systems dafür, dass Ihr Unternehmen rechtskonform, sicher und zukunftsfähig bleibt. Mit uns können Sie das regulatorische Umfeld zuverlässig meistern, Ihre wertvollen Vermögenswerte schützen und sich auf das konzentrieren, was am wichtigsten ist – Innovation und Wachstum in einer sicheren Umgebung voranzutreiben. Wählen Sie T-Systems, um Ihre finanziellen Abläufe mit modernster Technologie und unvergleichlichem Know-how zu unterstützen.
1 Bericht des Internationalen Währungsfonds zur globalen Finanzstabilität, April 2024, Kapitel 3
