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29.11.2017 von hs

Mit KI zur Betrugserkennung in Echtzeit

Die Danske Bank hat eine moderne, KI-gestützte Plattform für die Betrugserkennung entwickelt und implementiert. Das System entstand mit Unterstützung von Think Big Analytics, einem Tochterunternehmen von Teradata und wird sich voraussichtlich bereits im ersten Jahr amortisieren.

Die Plattform nutzt maschinelles Lernen, um zehntausende verborgene Merkmale zu analysieren und Millionen von Online Banking-Transaktionen in Echtzeit zu bewerten. Sie liefert so Hinweise über potenziell betrügerische Aktivitäten. Dabei stuft die neue Plattform weit weniger Transaktionen fälschlicherweise als Betrug ein (sogenannte False Positives). Die Danske Bank reduziert dadurch den Aufwand für die Untersuchung dieser False Positives,kann ihre Effizienz steigern und Kosten reduzieren.

 

„Antragsbetrug ist für alle Banken ein zentrales Thema. Die Betrüger werden jeden Tag geschickter, immer öfter nutzen sie bereits Techniken des maschinellen Lernens. Deshalb ist es wichtig, dass wir ebenfalls hochmoderne Techniken einsetzen, um Betrug zu verhindern“, sagt Nadeem Gulzar, Head of Advanced Analytics bei der Danske Bank. „Wir gehen davon aus, dass mit der fortschreitenden Digitalisierung des Bankgeschäfts und der Verbreitung von mobilen Banking-Anwendungen der Betrug weiter zunehmen wird. Deshalb ist es notwendig, modernste Methoden einzusetzen, um Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein. Mit dem Einsatz von KI konnten wir die Zahl der False Positives um 50 Prozent reduzieren, sodass die Hälfte des Betrugserkennungsteams inzwischen produktivere Tätigkeiten übernimmt.“

 

Das ursprüngliche Betrugserkennungssystem der Danske Bank basierte weitgehend auf selbst erstellten Einzelregeln. Zeitweise waren bis zu 99,5 Prozent aller Alarme False Positives. Deren Prüfung war mit erheblichen Zeit- und Kostenaufwand verbunden, und das große Betrugsbekämpfungs-Team der Bank war ständig überarbeitet, ohne effektiv vorgehen zu können.

 

Think Big Analytics arbeitet seit Herbst 2016 mit der Danske Bank zusammen. Gemeinsam begannen die Firmen mit dem Aufbau eines Frameworks innerhalb der bestehenden Infrastruktur der Bank und erstellten zukunftsweisende Modelle für maschinelles Lernen, die Millionen von Transaktionen pro Jahr nach Betrugsversuchen durchsuchen. In Spitzenzeiten kommen Hunderttausende Transaktionen pro Minute zusammen. Um Transparenz zu gewährleisten und Vertrauen zu bilden, liefert das System neben den eigentlichen Prüfergebnissen auch die Erklärungen für das Blockieren von Transaktionen mit.

 

Aus Sicht der Modellierung sind Betrugsfälle mit rund einem Betrug von 100.000 Transaktionen immer noch sehr selten. Das Team hat es geschafft, False Positives um die Hälfte zu reduzieren. Gleichzeitig ist die Zahl der aufgespürten Betrugsfälle um rund 60 Prozent gestiegen. Das Betrugsbekämpfungsprogramm der Danske Bank ist das erste, das Techniken des maschinellen Lernens produktiv nutzt und gleichzeitig Deep Learning-Modelle entwickelt, um die Techniken zu testen.

 

„Alle Banken brauchen eine skalierbare, fortschrittliche Analyseplattform sowie eine Strategie und eine Roadmap für die Digitalisierung, um Data Science in die Organisation zu bringen", sagt Mads Ingwar, Client Services Director bei Think Big Analytics. „Für Online-Transaktionen, Kreditkarten und mobile Zahlungen benötigen Banken eine Echtzeitlösung. Die hochmoderne KI-gestützte Anti-Betrugsplattform, die wir in Zusammenarbeit mit der Danske Bank entwickelt haben, bewertet eingehende Transaktionen in weniger als 300 Millisekunden. Wenn der Kunde an der Supermarktkasse bezahlt, kann das System die Transaktion in Echtzeit auswerten und daraus Konsequenzen ziehen. Solche Lösungen werden wir zunehmend bei allen Finanzdienstleistern sehen.“