Täuschend echte Bestellungen von Prominenten oder frei erfundenen Identitäten: Identitätsbetrug ist in Deutschland und weltweit zu einer ernst zu nehmenden Bedrohung geworden. Die Täter*innen agieren höchst professionell, und die Schäden für die betroffenen Unternehmen sind erheblich. Die Kosten von Betrugsvorfällen mit Verbraucher- bzw. Endkundenbezug betragen laut einer Untersuchung des Informationsdienstleisters LexisNexis® für Unternehmen im E-Commerce schätzungsweise ca. zwei Prozent des Umsatzes. Auf Deutschland bezogen, entspricht dies einem Schadensvolumen von mehreren Milliarden Euro pro Jahr.
Wie Künstliche Intelligenz (KI) Unternehmen dabei helfen kann, Identitätsbetrug zu erkennen und sich dagegen zu schützen, hat das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO im Rahmen einer Studienreihe des KI-Fortschrittszentrums untersucht. Die Studie »KI zur Verhinderung von Identitätsbetrug« stellt verschiedene Anbieter und deren Lösungsansätze vor. Anhand von konkreten Anwendungsbeispielen analysieren die Studienautor*innen, wie sich Kundenidentitäten und Onlinetransaktionen mithilfe von KI schnell und automatisiert prüfen lassen. So können Unternehmen herausfinden, welche Lösung oder auch welche Kombination an verschiedenen Lösungen für deren Anwendungsfall passt. Die Anwendungsbeispiele umfassen dabei folgende Bereiche:
- Geräteerkennung
Ziel ist es, Endgeräte wie Tablets, Smartphones oder Computer eindeutig zu identifizieren und so Geräte wiederzuerkennen, die in der Vergangenheit in Zusammenhang mit Betrugsfällen eingesetzt wurden. Dies kann ein wichtiges Warnsignal für einen möglichen Betrugsversuch sein.
- Fernidentifikation von natürlichen Personen
Hier geht es um die Prüfung von Kundendaten wie Name, Geburtsdatum und Adresse sowie die Bilddaten, die der Videostream zur Fernidentifikation liefert. Insbesondere die Daten des Videostreams werden auch mithilfe von KI analysiert.
- Lösungen zum Datenabgleich mit gepoolten Daten/großen Datenbanken
Bei diesen Verfahren werden Antrags- bzw. Transaktionsdaten gesammelt und verarbeitet. Um Antragsdaten zu validieren und zu überprüfen, werden in der Regel alle verfügbaren Daten wie u. a. Name und Adressinformationen genutzt, aber auch Produktdaten/Warenkorb oder das Registrierungsdatum.
- Kundenindividuelle Softwareentwicklung
Unternehmensspezifische Lösungen analysieren Transaktionen in Bezug auf deren Art, Volumen, Höhe, Frequenz und Historie. Zur Erkennung von verdächtigen Mustern und Anomalien sind vor allem Zeitverläufe sehr wichtig.
Da immer mehr Unternehmen ihre Geschäfte online abwickeln, benötigen diese zuverlässige Lösungen gegen Identitätsbetrug. »Wir erforschen das Thema seit über zehn Jahren im Rahmen eines großen europäischen Partnernetzwerks betont Dr. Heiko Roßnagel, Leiter des Teams ›Identitätsmanagement‹ am Fraunhofer IAO. »Mit der Studie möchten wir schnell umsetzbare Hilfestellung geben und die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI aufzeigen« ergänzt Roßnagel. Die in der Studie vorgestellten Lösungsanbieter stammen aus verschiedenen Marktsegmenten, um die Bandbreite unterschiedlicher KI-Lösungen sichtbar zu machen. Darüber hinaus existieren viele weitere hoch qualifizierte Anbieter auf dem Markt, die Unternehmen bei der Auswahl einer geeigneten Lösung berücksichtigen sollten.
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO