Studie von ACFE und SAS: Unternehmen laufen Gefahr, das KI-Rennen gegen Betrüger zu verlieren
ID: 2243163
Lediglich ein Viertel der Unternehmen blockt Betrug mit KI und Machine Learning ab --- Deepfake Social Engineering, Scam-Attacken auf Verbraucher und Dokumentenfälschung mit Generative AI auf dem Vormarsch
Die wichtigsten Ergebnisse auf einen Blick
Der "Anti-Fraud Technology Benchmarking Report" ist die vierte Auflage einer Studienreihe, die ACFE und SAS 2019 initiiert haben. Für die aktuelle Ausgabe wurden branchenübergreifend mehr als 700 Verantwortliche für Betrugsbekämpfung in acht Regionen weltweit befragt. Dabei zeigten sich folgende Tendenzen.
Betrüger setzen zunehmend auf KI: Sämtliche Betrugsarten mit KI sind in den vergangenen zwei Jahren gestiegen, allen voran Deepfake Social Engineering, für das 77 Prozent der Umfrageteilnehmer eine Zunahme feststellen. Jeweils drei Viertel sehen Scam-Angriffe auf Verbraucher und Dokumentenfälschung mit Generative AI auf dem Vormarsch. Bei Deepfake Digital Injection, die eingesetzt wird, um biometrische Verifizierung und Authentifizierungssysteme zu umgehen, sind es immer noch 72 Prozent.
KI-gestützte Betrugserkennung muss aufholen: Der Einsatz von KI und Machine Learning gegen Betrüger ist von 18 Prozent im Jahr 2024 auf 25 Prozent gestiegen; 28 Prozent der Befragten planen den Einsatz bis 2028. Angesichts des Vorsprungs, den der organisierte Betrug bereits heute hat, besteht die große Herausforderung darin, die erforderliche KI-Kompetenz schnell genug aufzubauen.
Governance hinkt beängstigend hinterher: Weniger als ein Fünftel der Befragten gibt an, dass ihre Organisation KI-Modelle auf Bias oder Fairness testet. Zwar erkennen 82 Prozent grundsätzlich die wichtige Rolle von Erklärbarkeit in der Betrugsbekämpfung an, gleichzeitig sind aber nur 6 Prozent überzeugt davon, die Entscheidungen ihrer Modelle begründen zu können.
Investitionen in Betrugsbekämpfung steigen: Mehr als die Hälfte der Umfrageteilnehmer erwartet, dass ihre Organisation die Budgets für Anti-Fraud-Technologie innerhalb der kommenden zwei Jahre erhöht. Allerdings sehen 84 Prozent finanzielle Restriktionen immer noch als eine der größten Hürden für die Implementierung.
Hohe Erwartungen an Quantencomputing
Ein weiterer Trend, den die Studie offenlegt, ist die zunehmende Bedeutung von neueren Technologien zur Abwehr betrügerischer Aktivitäten. Hier ergeben sich folgende Entwicklungen:
-- Generative AI: Zwar setzen erst 16 Prozent Generative AI in der Betrugsprävention ein, allerdings planen weitere 58 Prozent dies für die Zukunft. Die bisher meistgenutzten Anwendungen sind Phishing- und Scam-Erkennung (49 Prozent), Risikobewertung (46 Prozent) und Report-Erstellung (45 Prozent).
-- Agentic AI: Knapp jeder zehnte Befragte gibt an, dass seine Organisation KI-Agenten für Betrugsbekämpfung einsetzt, ein knappes Drittel sieht dies bis 2028 - was die höchste kurzfristige Prognose für neue Technologien ist.
-- Physische Biometrik: ist die am weitesten verbreitete neue Technologie in Programmen zur Betrugsbekämpfung und wird von 45 Prozent der Unternehmen genutzt; 2022 waren es erst 34 Prozent. Bisher noch recht wenig ausgeschöpft in diesem Umfeld wird dagegen das Potenzial von Cloud-Plattformen (10 Prozent) und Automatisierung (29 Prozent).
-- Quantencomputing: Die Mehrheit der Befragten (62 Prozent) geht davon aus, dass Quantentechnologie bis 2030 die Betrugserkennung und -bekämpfung wesentlich prägen wird - 11 Prozent sind der Ansicht, dass dies bereits jetzt der Fall ist.
"Cyberkriminelle haben keine Governance-Komitees und warten nicht auf Budgetrunden oder regulatorische Vorgaben - sie agieren einfach", erklärt Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions bei SAS. "Jedes Quartal, das Führungskräfte darauf verwenden, eine Technologie zu testen, gibt Betrügern ebenso viel Zeit, diese für ihre Machenschaften zu instrumentalisieren - und die Unternehmen damit zu überraschen."
Der "Anti-Fraud Technology Benchmarking Report" steht hier (https://www.sas.com/fraudreport) zum Download bereit. Die Studienergebnisse lassen sich zudem über ein Data Dashboard (https://www.sas.com/fraudsurvey) nach Region, Branchen und anderen Kriterien filtern.
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