68 % der Banken erhöhen ihre Ausgaben für die Betrugsbekämpfung

Das ist die zentrale Erkenntnis aus „Stand der Betrugs- und Finanzkriminalität in den Vereinigten Staaten im Jahr 2025”, produziert von PYMNTS Intelligence in Zusammenarbeit mit Block. Der Bericht zeigt, dass Betrug durch Unbefugte, der durch den Diebstahl von Anmeldedaten und Kontoübernahmen verursacht wird, mittlerweile 71 % der Betrugsvorfälle und Dollarverluste ausmacht, ein deutlicher Rückgang gegenüber dem Vorjahr.

Die durchschnittlichen Betrugsverlustraten stiegen auf 0,8 Basispunkte, wobei große Banken Verluste von 3,6 Basispunkten und Neobanken von 1,1 meldeten.

Die nützlichere Erkenntnis des Berichts ist jedoch praktischer Natur: Banken beginnen, Betrugstechnologie als Kerninfrastruktur und nicht als Nebenprojekt zu betrachten.

Analytics umarmen

Das zeigt sich in größeren Budgets, einer breiteren Akzeptanz von maschinellem Lernen und Verhaltensanalysen und einer größeren Bereitschaft, alte Systeme zu überdenken, die mit neuen Bedrohungen nicht Schritt halten können.

• Einundsiebzig Prozent der Betrugsfälle und Dollarverluste sind mittlerweile auf Betrug durch unbefugte Parteien zurückzuführen, ein Jahr zuvor battle die Mischung weitaus ausgeglichener. Dies zeigt, wie schnell sich Betrugsmuster ändern können und warum Banken Abwehrmaßnahmen benötigen, die sich in Echtzeit anpassen.
• 68 Prozent der Finanzinstitute erhöhten ihre Ausgaben für die Betrugserkennung im Jahresvergleich, während der Anteil, der die Kosten als Hindernis für die Einführung neuer Betrugstools nannte, von 60 Prozent im Jahr 2024 auf 36 Prozent sank.
• Fünfzig Prozent der Institutionen geben an, dass Betrug die Kundenbindung beeinträchtigt, 48 Prozent sagen, dass sie dadurch neue Geschäftsmöglichkeiten verlieren, und 70 Prozent sagen, dass maschinelles Lernen ihnen hilft, proaktive und reaktive Betrugsstrategien in Einklang zu bringen.

Diese Zahlen deuten auf eine konstruktivere Geschichte als auf eine einfache Erzählung über die Zunahme des Betrugs hin. Die Banken stehen nicht nonetheless. Sie geben mehr aus, weil sie sich weniger Illusionen über die Bedrohung machen und weil die Instruments für den täglichen Betrieb immer wichtiger werden.

Der Bericht zeigt, dass Verhaltensanalysen und maschinelles Lernen in den Mainstream vordringen.

Etwa acht von zehn FinTechs und Großbanken geben an, fortschrittliche Verhaltensanalysen zu nutzen, während jedes fünfte Institut, insbesondere kleinere und regionale Banken, immer noch ohne diese Instruments arbeitet. Diese Lücke ist wichtig, denn sie deutet darauf hin, dass die nächste Herausforderung der Branche nicht nur darin besteht, bessere Abwehrmaßnahmen zu kaufen, sondern auch sicherzustellen, dass kleinere Institutionen diese integrieren können, ohne durch Datenkosten, veraltete Systeme oder konkurrierende Prioritäten belastet zu werden.

In den Ergebnissen ist auch ein klarer Aktionsplan verankert. Banken müssen Betrugssysteme schrittweise modernisieren. Das bedeutet, künstliche Intelligenz mit regelbasierten Kontrollen zu kombinieren, die Kommunikation mit Kunden zu verbessern, auf Cloud-Plattformen zu setzen, wo es sinnvoll ist, und auf externe Associate zurückzugreifen, wenn interne Systeme nicht schnell genug sein können.

Ebenso wichtig ist, dass Banken Betrug als geschäftliches Downside und nicht nur als Risikoproblem behandeln. Wenn Betrug die Loyalität schädigt, den Ruf schwächt und Innovationen bremst, wird ein stärkerer Schutz zu einer Möglichkeit, sowohl Einnahmen als auch Einlagen zu schützen. Für Banken, die frühzeitig handeln, ist dies der optimistic Aspekt dieses Berichts: Eine bessere Betrugsabwehr kann auch ein Weg zu mehr Kundenvertrauen und einem stärkeren langfristigen Wachstum sein.

Bei PYMNTS Intelligence arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die intelligente, datengesteuerte Diskussionen über sich ändernde Kundenerwartungen, eine stärker vernetzte Wirtschaft und die strategischen Veränderungen anregen, die zur Erzielung von Ergebnissen erforderlich sind. Mit strengen Forschungsmethoden und unerschütterlichem Engagement für objektive Qualität bieten wir vertrauenswürdige Daten für das Wachstum Ihres Unternehmens. Als unser Associate haben Sie Zugriff auf unser vielfältiges Staff aus Doktoranden, Forschern, Datenanalysten, Zahlenverarbeitern, Fachexperten und Redaktionsexperten.