Mit der Weiterentwicklung digitaler Finanzdienstleistungen steigen auch die Bemühungen böswilliger Hacker und Betrüger, in diese wertvollen Systeme einzudringen – und auch die Bemühungen der Aufsichtsbehörden, bessere Strukturen aufzubauen, um diesen Missbrauch zu verhindern. Um dem Finanzsektor dabei zu helfen, diese Anforderungen zu erfüllen, rief ein in Amsterdam ansässiges Startup an Vierte Zeile hat eine Reihe von KI-basierten Lösungen entwickelt, die bei der Identitätsprüfung, der Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung der Geldwäsche und mehr helfen. Heute kündigt das Unternehmen eine Finanzierung in Höhe von 50 Millionen Euro (54 Millionen US-Dollar) an, um diese Technologie zu erweitern.
Die Finanzierung wird von Finch Capital geleitet, andere Investoren werden nicht bekannt gegeben. Fourthline gibt es seit 2013 – baute seine Technologie fünf Jahre lang auf, bevor es 2018 kommerziell auf den Markt kam – und es ist größtenteils aus eigener Kraft gewachsen, wobei bisher nur 70 Millionen Euro gesammelt wurden (einschließlich dieser letzten 50-Millionen-Euro-Spritze).
In dieser Zeit war das Wachstum jedoch beeindruckend: Zu seinen Kunden zählen N26, Qonto, Trade Republic, FlatexDEGIRO, Scalable Capital, NN und Western Union sowie Marktplätze wie Wish, wobei das Geschäft in den letzten fünf Jahren jährlich um 80 % gewachsen ist. Insgesamt heißt es, dass seine Technologie jedes Jahr dabei hilft, „Millionen“ von Verbrauchern zu überprüfen.
Das Problem, das Fourthline angeht, passt in gewisser Weise perfekt zu künstlicher Intelligenz: Es gibt viele Wege, auf denen schlechte Akteure digitale Finanzdienstleistungen ausnutzen können, sei es durch Datendiebstahl, durch die Identität von Personen oder durch andere Ansätze, um Geld zu stehlen oder illegal Geld bewegen. Während Menschen offensichtlich ein wichtiger Teil der Lösung sind, um dies zu bekämpfen, macht die Verbreitung und wachsende Ausgereiftheit dieser Ansätze die Herausforderung zunehmend unüberwindbar. KI-basierte Ansätze, die Computer Vision, maschinelles Lernen und vor allem immense Datenverarbeitung verwenden, um zu erkennen, wenn etwas nicht so ist, wie es sein sollte, werden nicht nur hilfreich, sondern zu einem Muss.
Der Ansatz von Fourthline umfasst derzeit rund 200 Kontrollen, die Bereiche wie die Überprüfung von Ausweisdokumenten, das Parsen biometrischer Daten, die Überprüfung von Aufzeichnungen zum Wohnort, die Überprüfung von Namen anhand von Sanktionslisten und mehr abdecken. Einige davon mögen einfache Datenbankprüfungen sein, andere sind jedoch sehr bewegliche Ziele der Komplexität.
„Wir haben stark in die Authentifizierungsseite investiert“, sagte Krik Gunning, CEO und Mitbegründer von Fourthline, in einem Interview. Dazu gehört, sagte er, „das Betrachten von Ausweisen und Pässen auf unterschiedliche Weise“.
Es behauptet, dass dieser Ansatz in der Lage ist, zu identifizieren 60 % mehr Betrug mit einer Genauigkeitsrate von 99,98 %.
Es gibt bereits eine Reihe von Startups, die Fintechs und anderen dabei helfen, in Bereichen wie der KYC-Regulierung (Know Your Customer) und der ID-Verifizierung konform zu sein, aber Gunning wies darauf hin, dass die Norm einen ganz anderen Ansatz verfolgt: Unternehmen haben Lösungen entwickelt, die dies ermöglichen In der Regel stützen sie sich auf APIs und Kerntechnologien, die von Drittanbietern entwickelt wurden und dann vom Startup angepasst werden. Fourthline vertritt die Position, dass es besser ist, seine eigene Technologie von Grund auf aufzubauen und dabei eigene proprietäre Datensätze zu verwenden, da dies die Kontrolle und Änderung erleichtert und langfristig natürlich auch bessere Servicemargen bringt laufen.
„Wir verwenden unsere eigene OCR [optical character recognition] Modell für die Nummernzone und ein weiteres für die visuelle Zone, um zu überprüfen, ob es manipuliert wurde, und ja, viele haben das auch, aber wir können dann auch die Kehrseite ansprechen, die viel schwieriger ist: zu bestätigen, ob etwas passiert ist authentisch ist, aber auch den Grund, warum es so sein könnte oder nicht.“ Dies beinhaltet tiefere Untersuchungen von Geisterbildern und die Fähigkeit, sogar die Beleuchtung zu verstehen, die bei der Erstellung eines Bildes verwendet wird. „Dafür haben wir viel investiert.“ Das ist einer der Hauptgründe, warum das Unternehmen Jahre brauchte, um ein einziges Produkt auf den Markt zu bringen.
Das Unternehmen verfolgt einen sehr rationalisierten Ansatz in dem, was es tut. Derzeit gibt es keine Pläne, Dienstleistungen über KYC, AML und ID-Verifizierung hinaus auszubauen – obwohl die Kreditwürdigkeitsprüfung wie ein sehr benachbarter Markt erscheint, ist es keiner, den Fourthline vorerst verfolgen wird. Und deshalb konzentriert sie sich auch nur auf den Finanzsektor.
„Es gibt viele Unternehmen in diesem Bereich, die viel mit KI tun, aber ehrlich gesagt braucht es viel Zeit und Investitionen sowie Wissen und Training, bevor Sie KI-Modelle auf das gewünschte Niveau bringen können“, sagte er. „Das geht nur, wenn man sich konzentriert. Wir könnten dies nicht für jeden Sektor in jeder Region der Welt tun, deshalb tun wir dies dort, wo wir eine Rolle spielen können, weshalb wir uns auf Finanzinstitute in Europa konzentrieren.“
In einem Markt voller hochkapitalisierter Startups, die Schwierigkeiten haben, ihren Bewertungen und Wachstumserwartungen gerecht zu werden, sind Fourthlines optimierter Fokus, bewährte Renditen und vor allem von seinen eigenen Ingenieuren entwickelte Technologien Beispiele dafür, was bei Investoren jetzt Anklang findet was wahrscheinlich als gesündere Basis für wirkliches Wachstum auf der ganzen Linie angesehen wird.
Radboud Vlaar, geschäftsführender Gesellschafter von Finch Capital, beschrieb es mit der gleichen Sparsamkeit, die Fourthline mit seinem eigenen Ansatz gewählt hat: „Wir glauben fest daran, die Compliance-Herausforderungen in dieser Branche durch eine fokussierte Wachstumsstrategie anzugehen, die einen Plattformansatz mit proprietärer Technologie nutzt .“