Eine Verbraucherin erhält eine SMS, die scheinbar von ihrer Financial institution stammt. Der Ton ist dringend. Der Hyperlink öffnet eine überzeugende Anmeldeseite. Anmeldedaten werden eingegeben. Augenblicke später erscheint in einer scheinbar vertrauenswürdigen Sitzung eine Übertragungsanfrage.
Am anderen Ende der Stadt überprüft ein CFO eines mittelständischen Unternehmens eine Rechnung eines langjährigen Lieferanten. Der Betrag richtet sich nach den bisherigen Zahlungen. Die Bankdaten sind neu und werden von einer routinemäßigen Erklärung begleitet. Die Transaktion wird genehmigt. Tage später ruft der Lieferant an. Das Geld kam nie an.
Diese Situationen spiegeln eine häufige Schwäche der modernen Betrugsprävention wider. Die Transaktionen sind autorisiert. Die Anmeldeinformationen sind gültig. Das Verhalten erscheint isoliert betrachtet vernünftig. Die Täuschung geschieht auf der Ebene des menschlichen Urteilsvermögens und nicht auf der Ebene eines Systemverstoßes.
PYMNTS-Geheimdienstdaten unterstreichen wie schnell sich dieses Muster ausbreitet. Betrug machte zuletzt 23 % der von Finanzinstituten gemeldeten betrügerischen Transaktionen aus, nach einem Anstieg von 56 % im Jahresvergleich. Noch aussagekräftiger ist, dass der Anteil der durch Betrug verlorenen {Dollars} um 121 % gestiegen ist.
Warum die Betrugserkennung schwierig ist
Betrugssysteme basieren traditionell auf diskreten Kontrollpunkten wie verifizierten Anmeldungen und bewerteten Transaktionen. Die Zahlung wird genehmigt oder abgelehnt. Kommt es später zu Betrug, kommt es zu Streitigkeiten und Rückerstattungen.
Diese Struktur funktioniert intestine, wenn Betrug auf gestohlene Zugangsdaten, kompromittierte Karten oder ungewöhnliche Ausgabemuster zurückzuführen ist. Durch Betrug verursachter Betrug stellt eine andere Herausforderung dar, da die „Zahlungsabsicht“ legitim erscheint. Die Risikosignale entwickeln sich häufig während der Interaktion selbst.
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Prompt-Fee-Schienen verstärken diesen Druck, da die Abwicklungsfenster komprimiert werden. Umkehrungen werden schwieriger.
Finanzinstitute spüren bereits die Belastung. PYMNTS Intelligence stellt fest, dass 40 % der Finanzinstitute (FIs) mehr Geld durch Betrug verloren haben, während 38 % ein höheres Betrugsvolumen verzeichneten.
Wie Agenten das Kontrollmodell verändern
Agenten mit künstlicher Intelligenz (KI) führen bei der Betrugsbekämpfung zu einer anderen operativen Haltung. Anstatt das Risiko an festen Punkten zu bewerten, beobachtet und bewertet das System kontinuierlich während des gesamten Transaktionslebenszyklus. Tatsächlich können Agenten den Zeitpunkt und die Artwork und Weise der Intervention verändern.
Geschwindigkeit und Daten sind in einer Zeit, in der Karen Webster, CEO von PYMNTS, von entscheidender Bedeutung notiertDaten aus dem letzten Monat deuten darauf hin, dass 41 % der Verbraucher dedizierte KI-Plattformen für die Produkterkennung nutzten und dass das durch Agenten unterstützte Einkaufen einer Kaufaktivität von mehr als 5 Billionen US-Greenback entsprechen könnte. „Sie bauen KI nicht auf alte Gewohnheiten auf“, sagte Webster über diese Verbraucher, „sie schließen die Tür und lassen sie zurück.“
Ein Agent kann Verhaltensmuster bewerten als Ein Kunde navigiert durch eine Zahlungssitzung. Die Daten und Muster können Geräteattribute, Sitzungsdynamik, historische Aktivitäten und kontextbezogene Anomalien korrelieren, während sich Signale entwickeln. Entscheidungen werden verfeinert, während sich die Interaktion entfaltet. Am wichtigsten ist, dass ein Eingriff nicht zwangsläufig eine Unterbrechung erfordert, sodass es für die Parteien an beiden Enden der Transaktion nicht zu Problemen kommt.
Handel ohne sichtbare Reibung
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Eine häufige Sorge im Zusammenhang mit erweiterten Betrugskontrollen ist das Risiko, legitime Aktivitäten zu verlangsamen. In der Praxis können Agentensysteme weitgehend außerhalb des Bewusstseins des Kunden agieren.
Die Risikobewertung erfolgt parallel zum Zahlungsfluss. Die Authentifizierungsstärke kann mithilfe bereits in der Sitzung vorhandener Anmeldeinformationen angepasst werden. Kontextbezogene Bestätigungen erscheinen eher als routinemäßige Sicherheitsüberprüfungen als als Warnungen.
Diese Funktion löst ein seit langem bestehendes Drawback im Betrugsmanagement. Stärkere Kontrollen haben in der Vergangenheit zu größeren Spannungen geführt. Agentensysteme ermöglichen selektivere Reaktionen.
Warum Institutionen aufmerksam sind
Die Investitionsmuster der Branche spiegeln diesen Druck wider. PYMNTS Intelligence berichtet, dass 26 % der Finanzinstitute im vergangenen Jahr Verhaltensanalysefunktionen hinzugefügt haben, während 76 % neue Betrugstechnologien einsetzen oder planen. Auch das Vertrauen in schnellere Zahlungen steigt. 98 Prozent der Finanzinstitute geben an, dass ihrer Meinung nach schnellere Zahlungserfahrungen angeboten werden können, ohne dass die Sicherheit darunter leidet.
Externe Prognosen verstärken die Dringlichkeit. Deloitte hat ein deutliches Wachstum prognostiziert bei autorisiertem Push-Zahlungsbetrug, da die Akzeptanz von Sofortzahlungen zunimmt.
Strategien zur Schadensverhütung erfordern zunehmend Systeme, die Absicht, Kontext und Verhalten dynamisch bewerten können.
Der Enterprise Case für Agenten
Aus wirtschaftlicher Sicht verringert ein früheres Eingreifen die Schadenschwere
Agenten richten sich auch nach der Entwicklung von Handelsschnittstellen. Da sich digitale Erlebnisse in Richtung eingebetteter Finanzen und agentengesteuerter Interaktionen bewegen, wird die kontinuierliche Entscheidungsfindung zu einer strukturellen Anforderung.
Vorerst bleiben die Herausforderungen bei der Einführung erheblich. Nach wie vor dominiert der Kostendruck die Investitionsentscheidungen. Daten von PYMNTS Intelligence zeigen, dass 83 % der Finanzinstitute die Kosten als Hemmnis für Upgrades zur Betrugsprävention nennen. Auch die Governance-Anforderungen nehmen zu. Kontinuierliche Entscheidungen führen zu Modellrisikoüberlegungen, Prüfbarkeitsanforderungen und Verantwortlichkeitsfragen. Längerfristig gesehen spiegeln Wirkstoffe einen umfassenderen Wandel der Verteidigungsstrategie wider, da die Risikobewertung kontinuierlicher wird.
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