71 % der Banken setzen auf KI, um Betrug im schnelleren Zahlungsverkehr zu bekämpfen

Als Nachfrage nach schneller Zahlungen wächst, und damit auch das Risiko Betrug. Mehr als 170 Millionen US-Verbraucher haben mindestens eine erhalten Auszahlung im vergangenen Jahr, was die Notwendigkeit schneller Transaktionen unterstreicht.

Laut a PYMNTS-Geheimdienst Bericht, “Schutz beschleunigter Auszahlungen vor Betrug”, in Zusammenarbeit mit Ingo Zahlungenstellt die Geschwindigkeit dieser Zahlungen neue Herausforderungen dar, da abgefangene Gelder oft unwiederbringlich sind. Um dies zu bewältigen, Finanzinstitute (FIs) übernehmen fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zur Betrugsbekämpfung und zur Verbesserung der Sicherheit von Sofortige Zahlungen.

Sicherheitslücken bei Instantaneous Funds

Sofortige Zahlungen werden für Finanzinstitute zu einem Muss, da 78 % der Finanzinstitute und Unternehmen sie für unverzichtbar für ihre Geschäftstätigkeit halten. Dienstleistungen wie die FedNow®-Service, Das RTP®-Netzwerk des Clearing HomeUnd Zelle gewinnen zunehmend an Bedeutung, wobei quick 9 von 10 Finanzinstituten die Einführung dieser Lösungen planen oder bereits anbieten.

Allerdings bergen schnellere Zahlungen aufgrund ihrer Irreversibilität Risiken, die eine Wiedergutmachung bei Betrug nahezu unmöglich machen. Betrüger im Visier Echtzeit-Zahlungssysteme mit Taktiken wie Sozialtechnik Und Kontoübernahme (ATO). Im Jahr 2023 meldeten 27 % der Unternehmen, die Echtzeitzahlungen nutzen, einen Anstieg der Betrugsfälle, gegenüber 13 % im Jahr 2020. Angesichts der Geschwindigkeit dieser Transaktionen muss Betrug quick sofort erkannt und verhindert werden, um Verluste zu vermeiden.

Bekämpfung von Betrug bei schnelleren Zahlungen

Zu Betrug effektiv bekämpfenFinanzinstitute wenden sich KI- und ML-Technologien zu, die sich bei der Erkennung von Betrug bei schnelleren Zahlungen als wirksam erweisen. Diese Technologien analysieren große Mengen an Transaktionsdaten Echtzeiterkennen verdächtige Aktivitäten und verhindern betrügerische Zahlungen, bevor sie abgeschlossen sind. Dem Bericht zufolge sind es 71 % der FIs verwenden KI und ML zur Betrugserkennung, Anstieg von 66 % im Jahr 2023. Diese Technologien dürfen Erkennen Sie Anomalien und Muster, die menschlichen Analysten entgehen könnten, und ermöglichen Sie so eine schnellere Entscheidungsfindung.

Eine der von der Branche identifizierten Hauptbedrohungen ist der ATO-Betrug, der 52 % der Betrugsbedenken bei schnelleren Zahlungen ausmacht. KI- und ML-Instruments eignen sich intestine zur Erkennung dieser Artwork von Betrug, da sie aus Transaktionsdaten lernen und sich an neue Betrugstaktiken anpassen. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend immer einen Schritt voraus sein raffinierte Betrüger, die ihre Methoden ständig weiterentwickeln.

Lösungen von Drittanbietern

Trotz die Vorteile von KI und ML: Viele Finanzinstitute stehen bei der Implementierung dieser Technologien aufgrund begrenzter Fachkenntnisse und Ressourcen vor Herausforderungen. Während 48 % der Betrugspräventionstechnologien intern entwickelt werden, sind es bei FIs nur 14 % die Fähigkeit dazu haben Erstellen Sie intern KI- und ML-Lösungen.

Daher gewinnen Lösungen von Drittanbietern an Bedeutung. Dem Bericht zufolge werden sich bis 2025 70 % der Finanzinstitute auf Drittanbieter verlassen, um KI-gesteuerte Instruments zur Betrugserkennung und -prävention bereitzustellen.

Drittanbieter, wie z.B Formular3 Und Feedzaimachen Fortschritte bei der Betrugsbekämpfung mit KI-gestützten Lösungen.

Im Vereinigten Königreich hat sich Form3 beispielsweise mit Feedzai zusammengetan, um ein System zur Erkennung zu entwickeln Autorisierte Push-Zahlung (APP)-Betrug durch die Analyse von Diskrepanzen im Verhalten von Zahlungssendern und -empfängern. Diese Partnerschaft zeigt, wie externe Lösungen die spezielle Technologie und das Fachwissen bereitstellen können, die zur Bewältigung von Betrugsproblemen erforderlich sind Echtzeit.