Mehr als die Hälfte der Banken plant, die Betrugserkennung auszulagern

Die Hälfte aller befragten Institutionen gibt an, dass Betrug die Kundenbindung geschädigt hat, ein Ergebnis, das Finanzkriminalität als strategisches Geschäftsrisiko und nicht als Einzelpostenausgabe definiert.

Der 2025 „Stand von Betrug und Finanzkriminalität in den Vereinigten Staaten“ Der von PYMNTS Intelligence in Zusammenarbeit mit Block erstellte Bericht befragte 200 Führungskräfte von US-Finanzinstituten und FinTechs.

Der Bericht ergab, dass Betrug durch Unbefugte, angeheizt durch Anmeldedatendiebstahl und Kontoübernahmen, mittlerweile 71 % aller Betrugsvorfälle und Dollarverluste ausmacht.

Das ist eine deutliche Kehrtwende im Vergleich zum Jahr 2024, als solche Systeme nur 48 % der Vorfälle ausmachten. Die durchschnittlichen Betrugsverlustraten in der gesamten Branche stiegen von 0,6 Basispunkten auf 0,8 Basispunkte, wobei große Banken mehr als das Vierfache des Durchschnittsverlustes meldeten.

Mittlerweile haben 68 % der Institutionen ihre Budgets für die Betrugserkennung Jahr für Jahr erhöht, was ein Zeichen dafür ist, dass sich die Ausgaben für Technologie von elective zu unerlässlich gewandelt haben.

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Drei Datenpunkte aus dem Bericht veranschaulichen, dass die Auswirkungen von Betrug weit über direkte finanzielle Verluste hinausgehen:

• Innovationsbarrieren sind weit verbreitet, aber ungleich verteilt. Finanzinstitute meldeten durchschnittlich 3,9 eindeutige Hindernisse für die Modernisierung ihrer Betrugsabwehr. Am häufigsten nannten Großbanken mit jeweils 66 % konkurrierende Innovationsanforderungen und Integrationsherausforderungen.

• Regionalbanken und Kreditgenossenschaften wiesen auf höhere Datenverwaltungskosten hin, nämlich 62 % bzw. 55 %. FinTechs hatten mit 60 % am meisten mit der Komplexität der Technologie zu kämpfen. Der Weg zu einer besseren Betrugsprävention sieht je nach Größe und Struktur des Instituts unterschiedlich aus.
• Es entsteht eine Technologielücke rund um KI und Verhaltensanalysen. Etwa 8 von 10 FinTechs und Großbanken haben irgendeine Type fortschrittlicher Verhaltensanalysen eingeführt. Aber quick jedes fünfte Institut insgesamt, insbesondere kleinere und regionale Banken, arbeitet immer noch ohne diese Instruments. Fünfzehn Prozent der Institutionen geben an, maschinelles Lernen überhaupt nicht zu nutzen. Die Kluft zwischen technologieorientierten Unternehmen und solchen, die durch veraltete Systeme zurückgehalten werden, wird immer größer.

Institutionen verlassen sich nicht auf eine einzige Lösung. Etwa die Hälfte der Finanzinstitute plant, die Auslagerung der Betrugserkennung auszuweiten (51 %) und verstärkt cloudbasierte Betrugsplattformen zu nutzen (50 %). 44 Prozent bauen neue Inhouse-Systeme. Weitere 40 % investieren in Deep Studying und 37 % in maschinelles Lernen.

Der neue Ansatz ist vielschichtig und kombiniert externes Fachwissen, Cloud-Infrastruktur und interne Entwicklung.

Der Bericht verdeutlicht auch die Bandbreite des Drucks, dem Institutionen über den eigentlichen Betrug hinaus ausgesetzt sind. Quick die Hälfte nannte die Einhaltung von Finanzsanktionen (47 %) und komplexe regulatorische Anforderungen (45 %) als größte Herausforderungen. 46 Prozent verwiesen auf die erhöhte Zahlungsgeschwindigkeit und 41 Prozent auf die Ausweitung der Zahlungsarten und Währungen, einschließlich Peer-to-Peer- und Kryptowährungstransaktionen. 39 Prozent gaben an, dass Kunden zunehmend bereit sind, sich auf Betrug durch Dritte einzulassen.

Die Ergebnisse zeichnen das Bild einer Branche, die gleichzeitig Betrug, Regulierung und Zahlungsmodernisierung bewältigt, oft in Systemen, die nicht für diese Komplexität ausgelegt sind. Die Institutionen, die diese Anforderungen ausgleichen können, werden diejenigen sein, die das Vertrauen ihrer Kunden bewahren.

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