Sie kommen heutzutage so vielfältig und wechselhaft, wie der Ozean Wellen schlägt: Betrugsmuster. Kaum jemand kann vorhersagen, welches Muster als nächstes auftaucht oder wen es treffen wird. Oder etwa doch?
Tatsächlich verspricht die Künstliche Intelligenz (KI) Hilfe in diesem komplexer werdenden Umfeld. Intelligente Verfahren wie Gradient Boosted Trees gelten als Game-Changer in der Betrugserkennung. Durch sie können Fraud-Muster schnell erkannt werden, um neue Angriffe effektiv abzuwehren.
Mensch und Maschine: Die unschlagbare Kombination
Aber kommt KI allein die Heldenrolle in der Betrugsbekämpfung zu? Mitnichten! Es geht nicht darum, KI gegen menschliche Expertise auszuspielen. Im Gegenteil, das Zusammenspiel der Stärken beider Welten ist wichtiger denn je.
Denn: Sämtliche Machine Learning Verfahren dürfen nicht überschätzt werden. Jedes KI-Modell ist nur so gut wie seine Programmierung und die Daten, mit denen es gefüttert wird.
Künstliche Intelligenz braucht Führung
Die Qualität dieser Daten und die Art und Weise, wie sie interpretiert werden, sind entscheidend für die Effektivität des Modells. Oft ist es notwendig, menschlichen Verstand einzusetzen, um zu bestimmen, welche Informationen für das Modell am relevantesten sind.
In der Betrugsbekämpfung kommen Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formen zusammen. Dies können Transaktionshistorien, Verhaltensmuster von Kunden, geografische Daten und vieles mehr sein. Es ist nicht immer offensichtlich, welche dieser Datenpunkte für die Erkennung von Betrug am wichtigsten sind. Zudem ist nicht jede ungewöhnliche Transaktion zwangsläufig ein Betrugsfall. Es kann auch andere Gründe für ungewöhnliches Verhalten geben, wie zum Beispiel Fehler oder einfach Änderungen im Kundenverhalten. Hier kommt die menschliche Intelligenz ins Spiel, um zu bewerten, ob ein Verdachtsmoment tatsächlich betrügerisch ist oder nicht.
Deshalb ist die Entscheidung, was die Maschine lernen soll, eine komplexe Aufgabe. Diese erfordert sowohl Fachwissen als auch ein Verständnis für die Geschäftsprozesse. Hier sind einige Beispiele für Entscheidungen, die getroffen werden müssen:
- Soll das Modell nur aufgrund der Entscheidungen von Fraud-Mitarbeitern lernen? Das bedeutet, dass es nur aus den Fällen lernen würde, die von menschlichen Experten als Betrug identifiziert wurden.
- Soll es nur aus gescheiterten Transaktionen lernen? Das Modell würde dann nur von den offensichtlichen Betrugsfällen lernen, bei denen Transaktionen nicht erfolgreich waren.
- Oder sollte das Modell von Transaktionen lernen, die von Mitarbeitern als verdächtig gekennzeichnet wurden, auch wenn sie nicht vollständig fehlgeschlagen sind? Dies könnte dazu beitragen, subtilere Betrugsversuche zu erkennen.
Die beste Herangehensweise ist eine Kombination dieser Ansätze. Mit einem Mix aus allem kann das Modell aus einer breiten Palette von Daten und menschlichen Einschätzungen lernen. Dies hilft, die Modellgenauigkeit zu steigern und gleichzeitig sicherzustellen, dass es auf verschiedene Arten von Betrugsversuchen vorbereitet ist.
Deshalb sind erfahrene und ausgebildete Mitarbeiter in der Betrugsbekämpfung mehr denn je gefragt: Unsere Fraud-Fighter sind stolz darauf, die erste Verteidigungslinie gegen Betrüger zu sein.
Das Gleichgewicht finden
Unser Fazit: In der Welt der Betrugsbekämpfung ist das Zusammenspiel von KI und Mensch entscheidend. Beide haben ihre Stärken und Schwächen, aber nur gemeinsam können sie die komplexen und ständig wechselnden Muster effektiv bekämpfen. Künstliche Intelligenz ist ein mächtiges Werkzeug, aber sie benötigt die menschliche Intelligenz, um zu verstehen, was sie lernen soll. Die Betrugsbekämpfung von morgen ist ein Teamspiel, bei dem KI und Mensch zusammenarbeiten, um Betrügern vorzeitig das Handwerk zu legen.