Eine globale Umfrage der Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) und SAS zeigt, dass 93 Prozent der Experten in der Betrugsbekämpfung ihre Organisation für bestenfalls mäßig gerüstet halten, um KI-gestützten Betrug zu erkennen. Erst ein Viertel der Befragten nutzt demnach zur Betrugsabwehr tatsächlich KI-Methoden wie Machine Learning, Netzwerkanalyse oder Natural Language Processing. In Bezug auf neuere Technologien wie Generative AI liegt dieser Anteil sogar erst bei 16 Prozent.
Die Herausforderung für eine streng regulierte Branche wie Banken ist, die richtige Balance zu finden: Sie müssen sich bei der Betrugsprävention auf die wichtigsten Fälle fokussieren, ohne dabei ihre treuen Kunden durch falsche Verdächtigungen abzuschrecken. Das funktioniert aber nur, wenn Betrugsbekämpfung und Kundenmanagement erfolgreich Hand in Hand gehen.
Wie KI Mehrwert schafft: Zwei Beispiele aus der Praxis – von Marketing bis Betrugsbekämpfung
Die DKB, zweitgrößte deutsche Direktbank, modernisiert gemeinsam mit SAS ihre Architektur für datengetriebenes Marketing, bei der die gesamte Kundenkommunikation über eine zentrale Plattform für Marketingautomatisierung kanalübergreifend orchestriert wird. Die HSBC setzt als eine der größten Banken und Finanzdienstleister auf SAS, um Betrugsaktivitäten zu reduzieren, Kosten zu senken und das Vertrauen der Kunden zu steigern.
Personalisierte Kundenansprache aus einer Hand
Bankkunden erwarten heute dieselbe Relevanz und Personalisierung, die sie von digitalen Plattformen gewohnt sind. Für Banken bedeutet das: Kommunikation muss kanalübergreifend, konsistent und in Echtzeit erfolgen. Genau hierfür modernisiert die DKB ihre CRM-Landschaft mit SAS Customer Intelligence 360, bei gleichzeitiger Sicherstellung von Compliance und Governance im KI-Kontext.
Das Unternehmen setzt SAS Customer Intelligence 360 zur Personalisierung sämtlicher eigener Kanäle (Mobile/Web Banking) und externer Kanäle ein. Die Plattform schafft die Grundlage für eine hochpersonalisierte Customer Journey, bei der Kunden über den jeweils passenden Kanal und möglichst zum richtigen Zeitpunkt angesprochen werden.
Ein Beispiel ist die Nutzung von Standortinformationen zu Geo-Intelligence im Sicherheitskontext: Wird eine Kreditkarte trotz deaktivierter Auslandseinsätze außerhalb Deutschlands verwendet, kann der Kunde unmittelbar informiert werden und den Vorgang überprüfen.
Für die Zukunft geht die DKB davon aus, noch mehr sicher geregelte KI-Funktionalitäten zu nutzen und dadurch hochwertige personalisierte Kundenkommunikation zu skalieren. Für diesen Ansatz wurde die DKB 2026 von SAS mit dem Customer Impact Award ausgezeichnet.
Zukunftssichere Betrugserkennung
Zehn Sekunden – so lange haben Banken Zeit, eine Überweisung in Echtzeit komplett abzuwickeln. Das schließt die Betrugserkennung ein, die bei Instant Payment angesichts einer höheren Anzahl von Betrugsversuchen eine noch bessere Erkennungsquote als bisher aufweisen muss. Die HSBC löst das mit einer Infrastruktur, die auf SAS Fraud Management aufbaut. Das Ergebnis: eine signifikant geringere Anzahl von verdächtigen Transaktionen für Millionen Konten.
Die Bank, die mehr als 40 Millionen Kunden in 56 Märkten bedient, setzt Echtzeit-Monitoring und Fraud Management übergreifend in ihrem gesamten globalen Netzwerk ein. Ziel ist es, mit umfassenden Anti-Fraud-Richtlinien und der SAS Lösung das Vertrauen der Kunden in ihre Bank zu stärken, und zwar in zweierlei Hinsicht: effektiver Schutz vor Betrügern und uneingeschränkter Zugang zu Banking-Services.
Legitime Zahlung oder Betrugsversuch – diese Entscheidung muss innerhalb weniger Millisekunden getroffen werden. Die HSBC beobachtet und bewertet mit SAS Fraud Management täglich Millionen von kleinen und großen Transaktionen. Mit SAS ist die Bank in der Lage, alle reibungslos in Echtzeit zu bewerten, selbst bei signifikanten Lastspitzen. Die Aufdeckungsrate für verdächtige Vorgänge, insbesondere an Geldautomaten, sowie die False-Positive-Rate erreichen sehr ambitionierte Zielvorgaben.
Ein wichtiger Faktor ist Performance: Angesichts vermehrt KI-gestützter Betrugsmethoden ist es noch wichtiger, dass Banken wie die HSBC die Leistungsstärke und Zuverlässigkeit ihrer Fraud-Detection-Systeme kontinuierlich beobachten und gegebenenfalls ihre Modelle anpassen. Mit SAS bekommt das Finanzinstitut stets aktuelle Informationen zum Status seiner Betrugserkennung und ist in der Lage, sich schnell an veränderte Bedrohungen anzupassen.
KI mit Vertrauen und Transparenz
Der Einsatz intelligenter Technologien wie bei der DKB und der HSBC ist längst nicht gang und gäbe. Banken investieren zwar massiv in KI, verantwortungsvolle Innovation wird allerdings oft nicht mitgedacht. Einer Studie von IDC und SAS zufolge erwarten 60 Prozent der Befragten einen Anstieg der Ausgaben für den KI-Ausbau um bis zu 20 Prozent, allerdings nicht in Faktoren, die KI wirklich verlässlich machen. Lediglich 1 von 10 Banken hat eine realistische Basis für vertrauenswürdige KI, das heißt, das wahrgenommene Vertrauen der befragten Mitarbeiter in KI und die tatsächliche Vertrauenswürdigkeit der Systeme stimmen überein. Fast die Hälfte (47 Prozent) der Finanzinstitute befindet sich im sogenannten „Vertrauensdilemma“: Sie nutzen also entweder eigentlich vertrauenswürdige KI zu wenig oder verlassen sich blindlings auf Systeme, die nicht validiert sind.
Von Kreditbewertungen über Betrugserkennung bis hin zu Kundenservice: Intelligente Systeme sind darauf trainiert, in Millisekunden zu entscheiden. Wichtig ist, dass dabei das menschliche Prinzip nicht aus den Augen verloren wird. Die eigentliche Herausforderung für Banken besteht deshalb nicht darin, möglichst viel KI einzusetzen. Entscheidend ist, dass jede automatisierte Entscheidung nachvollziehbar, überprüfbar und im Interesse des Kunden getroffen wird. Erst dann wird künstliche Intelligenz zum Wettbewerbsvorteil – sowohl in der Kundenkommunikation als auch in der Betrugsbekämpfung.
Oleg Wjazemski ist Head of Customer Advisory für Financial Services bei SAS.