Experian-Studie zeigt signifikanten Anstieg von Betrugsverlusten in Deutschland
21.11.2023 / ID: 402609
Unternehmen, Wirtschaft & Finanzen

Betrugsverluste steigen deutlich an
Die Ergebnisse zeigen, dass bei fast drei Viertel (74 Prozent) der in Deutschland Befragten die Verluste durch Betrug im Vergleich zum Vorjahr gestiegen sind - den größten Anstieg der Verluste meldeten dabei die Finanzdienstleistungsunternehmen. Der Anstieg in Deutschland entspricht damit nahezu dem Durchschnitt des weltweiten Anstiegs des Betrugsverlustes mit 73 Prozent. Der Anstieg der Betrugsfälle lässt sich auf mehrere Faktoren zurückführen. Hierzu zählen z. B. der weiterhin bestehende finanzielle Druck auf die Verbraucher sowie die vielen Datenschutzverletzungen, bei denen sensible Informationen ins Dark Web gelangten. Auch der Umstand, dass generative künstliche Intelligenz (KI) zunehmend einfacher zugänglich ist, senkt die technischen Hürden zur Durchführung von Betrugsdelikten. Das Volumen der Betrugsangriffe hat dabei in fast jeder Kategorie zugenommen: Bei Finanzdienstleistern und Telekommunikationsunternehmen liegen Identitätsdiebstähle an der Spitze. Dicht gefolgt von synthetischen Identitätsdiebstählen und API-Angriffen. Im eCommerce-Bereich haben Angriffe mit synthetischen Identitäten am stärksten zugenommen, gefolgt von sogenanntem "Friendly Fraud" (Rückbuchungsbetrug).
Herausforderungen im Kampf gegen Onlinebetrug
Laut der Experian Studie ist die größte Herausforderung für Unternehmen in Deutschland bei der Betrugsprävention die hohen Kosten, die mit dem Einsatz verschiedener Arten von Betrugspräventionssoftware verbundenen sind - dies geben 62 Prozent an. An zweiter Stelle steht das Fehlen einer physischen biometrischen Identitätsüberprüfung (59 Prozent). In dem Maße, in dem Unternehmen ihre Betrugspräventionsfähigkeiten durch den Einsatz mehrerer Betrugspräventionsdienste erweitern, ist die Verbindung dieser Dienste über eine einzige Plattform und API daher von entscheidender Bedeutung. Zudem haben 56 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland Schwierigkeiten, mit den schnell steigenden Betrugsrisiken Schritt zu halten. - das ist der niedrigste Wert im Vergleich zu anderen europäischen Ländern, d.h. deutsche Unternehmen bewältigen diese Herausforderungen besser.
Prioritäten deutscher Unternehmen für eine effektive Betrugsprävention
Die von den deutschen Unternehmen genannten wichtigsten Prioritäten im Zusammenhang mit Fraud verdeutlichen den hohen Stellenwert, den Machine Learning (ML) mittlerweile in der Betrugsbekämpfung eingenommen hat. Für 82 Prozent - das ist der höchste Wert im Vergleich zu den anderen befragten Ländern in Europa - liegt die höchste Priorität in der Verbesserung der Erklärbarkeit von ML-Modellen. Transparente ML-Modelle ermöglichen eine menschliche Kontrolle, so dass unbeabsichtigte Verzerrungen (Bias) erkannt werden können. Diese Fähigkeit ist unerlässlich, um den ethischen Einsatz von KI und die Einhaltung eines zukünftigen Rechtsrahmens für KI zu gewährleisten.
ML als entscheidender Game-Changer für die Zukunft der Betrugsprävention
67 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland sind davon überzeugt, dass ML-basierte Betrugserkennung die effektivste Methode zur Betrugsprävention ist, und mehr als drei Viertel (79 Prozent) der Unternehmen glauben, dass in Zukunft KI/ML-basierte Lösungen die Betrugsprävention bestimmen werden. Zu den Hauptvorteilen des Einsatzes von KI/ML-Lösungen zur Betrugsprävention gehören höhere Akzeptanzraten und eine Verringerung von Betrugsverlusten, da sie eine präzisere Betrugserkennung ermöglichen und die Notwendigkeit manueller Überprüfungen sowie die Anzahl der fälschlich als betrügerisch identifizierten Transaktionen ("False-Positives") verringern.
Angesichts der Tatsache, dass 76 Prozent der deutschen Unternehmen feststellen, dass falsch-positive Ergebnisse ihr Unternehmen mehr kosten als betrugsbedingte Verluste, ist dies von zentraler Bedeutung. Um mit den sich schnell verändernden Betrugsmustern Schritt halten zu können, nennen 82 Prozent der deutschen Unternehmen in der Experian-Studie die kontinuierliche automatische Modellanpassung als wichtigsten Faktor bei der KI/ML-basierten Betrugsprävention. Da generative KI das Betrugsrisiko erhöht, ist diese Fähigkeit für Unternehmen von zentraler Bedeutung, um schnell auf sich ändernde Betrugsmuster reagieren und an der Spitze der Betrugsprävention bleiben zu können.
Ausgewogene Balance zwischen Umsatzsteigerung und Betrugsprävention ist möglich
"Die Ergebnisse unserer Studie verdeutlichen, wie wichtig maschinelles Lernen für die Betrugsprävention heute ist. Es wird eine genauere Identifizierung ermöglicht - nicht nur von Betrugsversuchen, sondern auch von legitimen Kundentransaktionen. Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für die korrekte Auswertung verhaltensbasierter Daten und sogenannter Geräte-Fingerprints. Unternehmen können, ohne das Nutzererlebnis zu beeinträchtigen, auf diese Weise Transaktionen viel zuverlässiger überprüfen. Dies ist ein entscheidender Faktor, um eine ausgewogene Balance zwischen Umsatzsteigerung und effektiver Betrugsprävention zu erreichen", erklärt Jochen Werne, CEO DACH bei Experian.
Der vollständige Forrester Fraud Research Report 2023 steht hier mit den Daten für alle befragten Länder zum Download bereit.
Zur Studie
Der Experian Forrester Fraud Research Report 2023 basiert auf einer Befragung von 308 Fraud Managern aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und E-Commerce in zehn Ländern der Regionen EMEA und APAC: Australien, Dänemark, Deutschland, Indien, Italien, Neuseeland, Niederlande, Südafrika, Spanien und Türkei. Die Studie wurde von Forrester Consulting im Juli 2023 durchgeführt, um ein besseres Verständnis der Betrugsbedrohung und der Reaktionen der Unternehmen darauf zu erhalten.
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