Eine Studie zeigt, dass US-Verbraucher durch Betrug etwa 10 Milliarden US-Greenback verloren haben, was den Rekord des Vorjahres um 14 % übertrifft. Betrug tritt in verschiedenen Formen auf und entwickelt sich ständig weiter, da Cyberkriminelle ihre schändlichen Methoden mithilfe fortschrittlicher Technologie verbessern. Es ist wichtiger denn je, robuste Richtlinien und wirksame Präventivmaßnahmen zu entwickeln, um dieses sich ständig weiterentwickelnde Verbrechen zu bekämpfen. Betrugserkennung, ein entscheidender Bestandteil von Know-Your-Buyer (KYC) und Anti-Geldwäsche (AML), bezieht sich auf die kontinuierliche Überwachung von Kunden, um verdächtiges Verhalten zu erkennen.
Die On-line-Betrugserkennung ist für Unternehmen unerlässlich, um ihre Kunden zu schützen und deren vertrauliche Informationen zu sichern. Betrüger haben Wege gefunden, sich in Systeme einzuschleichen, indem sie die Informationen anderer verwenden, um illegale Aktivitäten durchzuführen, ohne ihre wahre Identität preiszugeben. Die vorherrschenden Arten von Identitätsbetrug, darunter Betrug durch Kontoübernahme (ATO), synthetischer Identitätsdiebstahl, Kreditkartenbetrug und Zahlungsbetrug, nehmen exponentiell zu, was den kritischen Bedarf an Betrugserkennungsprävention unterstreicht.
Effektive Strategien zur On-line-Betrugserkennung, die jeder kennen sollte
Betrug betrifft nicht nur Einzelpersonen, sondern hat auch seine Wurzeln in kleinen Startups und großen Unternehmen. Sich auf traditionelle Methoden der Identitätsüberprüfung zu verlassen und zu erwarten, dass diese betrügerische Identitäten erkennen, ist unzureichend. Betrug beeinträchtigt nicht nur die finanzielle Integrität der Opfer, sondern schadet auch ihrem Ruf und hat schwerwiegende Auswirkungen auf ihr psychisches Wohlbefinden.
Da die potenziellen Betrugsgefahren erheblich zunehmen, besteht die Notwendigkeit, robuste und effizienteEntdeckung eines Betruges Lösungen mit integrierten KI-Algorithmen zur wirksamen Bekämpfung der vorherrschenden Betrugsarten.
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, sich ständig weiterentwickelnde Betrugsarten zu verhindern. Einige davon werden hier kurz erläutert.
Meldung verdächtiger Aktivitäten (SARs)
Die Meldung verdächtiger Aktivitäten ist ein wesentlicher Bestandteil der AML-Requirements und bezieht sich auf die rechtzeitige Meldung verdächtigen Verhaltens oder festgestellter Anomalien. Zweifellos nutzen Betrüger fortschrittliche Algorithmen und KI-Instruments, um ihre Ziele zu erreichen. Es gibt jedoch einige Hinweise und Anomalien, die dazu beitragen können, Betrug rechtzeitig zu verhindern. Einzelpersonen wie Unternehmen wird empfohlen, vorsichtig zu bleiben, Systeme regelmäßig zu überwachen und die Meldung zu beschleunigen, um ihren Beitrag zur Betrugsprävention zu leisten, bevor es Cyberkriminellen gelingt, Opfer zu zerstören.
Pflegen Sie Ihr Betrugsrisikoprofil
Unternehmen und Großkonzerne müssen Betrugsrisikoprofile entwickeln, indem sie analysieren, welche Bereiche ihrer Systeme anfällig und betrugsanfällig sind. Basierend auf der allgemeinen Betrugsanfälligkeit und den damit verbundenen Risiken können Unternehmen wirksame Betrugspräventionssysteme entwickeln, um ihre Kunden zu schützen und die Integrität ihres Rufs zu wahren. Um ein angemessenes und kompetentes Betrugsrisikoprofil zu erstellen, müssen alle Beteiligten, Entscheidungsträger und Führungskräfte aktiv an der Erstellung des Risikoprofils mitwirken.
Transaktionsüberwachung und laufende Überwachung
Um das Verhalten und die ungewöhnlichen Aktivitäten von Kunden im Auge zu behalten, müssen Unternehmen wachsam bleiben und Anomalien erkennen. Finanzinstitute führen beispielsweise Kunden-Onboarding durch, um zu erfahren, wer ihre Kunden sind und welchen Hintergrund sie haben. Es liegt in der Verantwortung der Finanzinstitute, die Finanztransaktionen der Kunden regelmäßig zu überwachen und ein wachsames Auge darauf zu haben, ob aus heiterem Himmel verdächtige oder große Transaktionen getätigt werden. Nicht nur Kunden, sondern auch Betrüger, die sich als echte Personen ausgeben, führen potenzielle Transaktionen durch, um organisierte Kriminalität wie Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung zu erleichtern. Kontinuierliche Überwachung und Vorsicht können Betrug wirksam erkennen und die finanzielle Integrität sichern.
Datenanalyse- und maschinelle Lerntools
Fortschrittliche ID-Verifizierungssysteme sowie KI-Algorithmen und maschinelles Lernen sind wirksam, um die vorherrschenden Arten von Betrug effektiv zu bekämpfen. Diese hochentwickelten Instruments erkennen Anomalien ohne menschliche Energie und erkennen ungewöhnliche Transaktionen oder Aktivitäten in wenigen Sekunden. Instruments für maschinelles Lernen werden anhand großer Datenmengen trainiert, was ihre Betriebsfähigkeit effektiv verbessert und sie zu wirksamen Instruments macht fürOn-line-Betrugserkennung.
Biometrische Authentifizierung und Lebenderkennung
Herkömmliche Methoden zur ID-Verifizierung, wie das Abfragen von Passwörtern und Ausweisdokumenten, sind nicht mehr zuverlässig, da Cyberkriminelle sie mühelos replizieren oder fälschen können. Moderne Probleme erfordern moderne Lösungen. Fortschrittliche biometrische Authentifizierungslösungen verifizieren Identitäten anhand einzigartiger biologischer Merkmale von Menschen, darunter Fingerabdrücke, Gesichtszüge, Handflächenmuster und Verhaltensmuster, wodurch echte Personen effektiv erkannt und die Wahrscheinlichkeit der Authentifizierung falscher Identitäten verringert wird. Biometrische Daten lassen sich nur schwer fälschen, Betrüger haben ihre schändlichen Methoden jedoch mit den technologischen Fortschritten verbessert und replizieren sie sogar. Um den raffinierten Täuschungsversuchen von Cyberkriminellen wie Deepfakes, Maskenangriffen und gefälschten Identitäten zuvorzukommen, ist es entscheidend, die Echtheitserkennung und die Genauigkeit biometrischer Übereinstimmungen in ID-Verifizierungssysteme zu integrieren. Die Echtheitserkennung (aktive oder passive Echtheitserkennung) unterscheidet effektiv zwischen echten und gefälschten Ausweisen, indem sie ein statisches Bild oder ein Stay-Video analysiert.
Letztes Wort
Die Komplexität und die steigenden Betrugsgefahren zwingen Unternehmen und Großkonzerne dazu, ihre Mitarbeiter für das Thema zu sensibilisieren, um alle auf die möglichen Folgen aufmerksam zu machen. Darüber hinaus ist das Compliance-Group in Unternehmen dazu verpflichtet, sicherzustellen, dass ihre Betrugsbekämpfungsstrategien einsatzbereit und auf dem neuesten Stand sind. Die Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen und Richtlinien könnte ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der wirksamen Betrugsprävention spielen.
Die Publish Bedeutung der Betrugserkennung – Effektive Strategien zur Betrugsprävention erschien zuerst auf Datenfloq.