Die Digitalisierung und die Internetdurchdringung haben in den letzten Jahren rasant zugenommen. Schätzungsweise 66 % der Weltbevölkerung, etwa 5,3 Milliarden Menschen, sind mittlerweile mit dem Internet verbunden. Insbesondere Indien erlebt einen Aufschwung: Einem aktuellen Bericht zufolge wird die aktive Internetnutzerbasis von 759 Millionen in den nächsten Jahren voraussichtlich 900 Millionen erreichen.
Diese zunehmende Einführung digitaler Technologien hat jedoch zu einem exponentiellen Anstieg des Online-Betrugs geführt, was die Akteure der digitalen Technologie zur Vorsicht veranlasst. Eine Deloitte-Studie unterstreicht beispielsweise, dass 60 % der indischen Privatversicherer einen erheblichen Anstieg versicherungsbezogener Betrugsfälle beobachten konnten. Unterdessen hatten indische Banken bis September des Vorjahres mit über 4.000 Betrugsfällen zu kämpfen, bei denen es um erhebliche Summen von bis zu 36.000 Crore Rupien ging.
Yogendra Goyal, CTO von Kuhoo Technology, einer Online-Plattform für Studienkredite, betont die Bedeutung eines umfassenden Ansatzes zum Betrugs- und Risikomanagement, einschließlich der Pflege einer risikobewussten Kultur innerhalb von Organisationen, der Identifizierung von Betrugsrisiken, der Bewertung ihres Ausmaßes und der Umsetzung vorbeugender Maßnahmen auf der Grundlage von Risikobewertungen und kontinuierliche Überprüfung der Reaktionsstrategien. In der Kreditbranche gibt es seit Jahren regelbasierte Technologien zur Betrugserkennung und -prävention, aber die Weiterentwicklung der Betrugsmechanismen erfordert einen ganzheitlicheren Technologierahmen. Künstliche Intelligenz (KI) ist im Fintech-Sektor von unschätzbarem Wert, da es das Verhalten eines Benutzers in der Vergangenheit analysiert, Abweichungsmatrizen zur Identifizierung von Betrugsrisiken verwendet und Betrug und damit verbundene Risiken in Echtzeit erkennt. Außerdem werden robuste Authentifizierungsmechanismen etabliert, wobei neue Benutzer-Onboarding-Prozesse strenge Know Your Customer (KYC)-Maßnahmen beinhalten.
Darüber hinaus sind zahlreiche Start-ups und Unternehmen entstanden, um das Betrugsrisikomanagement anzugehen und Unternehmen mehr Sicherheit zu bieten. Unternehmen wie mFilterIt und Noventiq bieten Lösungen für den Aufbau sicherer digitaler Ökosysteme und decken ein breites Spektrum digitaler Vorgänge ab, darunter KI und Daten, Cloud-Lösungen, Cybersicherheit, Validierung des Werbeverkehrs und mobile Identitätslösungen. Inzwischen bietet Castler, unterstützt von der Venture Catalysts Group, Escrow-as-a-Service an und stellt digitale Lösungen und vorkonfigurierte Suiten für Unternehmen bereit, die vielfältige Auszahlungsmechanismen benötigen.
Amit Relan, Mitbegründer und CEO von mFilterIt, ist sich der sich weiterentwickelnden Natur von Betrugsbedrohungen bewusst, die von Datenschutzverletzungen bis hin zu organisierten Angriffen reichen. Mit zunehmender digitaler Durchdringung und Konnektivität sind diese Betrügereien immer betrügerischer und einfacher zu begehen, was das Vertrauen der Verbraucher und die finanzielle Sicherheit untergräbt. Die Bekämpfung dieser Bedrohungen erfordert nicht nur die Implementierung fortschrittlicher Technologien durch Marken, sondern auch eine erhöhte Wachsamkeit der Verbraucher, einschließlich der Vermeidung verdächtiger Links und fragwürdiger Websites oder Apps.
Social-Engineering-Angriffe wie Phishing-E-Mails, vorgetäuschte Telefonanrufe und Betrügereien mit Identitätsdiebstahl erfordern, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter über diese Techniken aufklären und strenge Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
Vinod Nair, Senior VP of India Operations bei Noventiq, weist auf die Herausforderungen hin, mit denen Unternehmen weltweit in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft konfrontiert sind. Laut Fortune Business Insights wird der prognostizierte globale Markt für Betrugserkennung und -prävention bis 2029 voraussichtlich beeindruckende 129,17 Milliarden US-Dollar erreichen.
Für Finanzinstitute bieten Unternehmen wie CrossFraud unternehmensweite Risikomanagementplattformen, um Banken und Finanzinstitute mit hocheffizienten Rahmenwerken für das Finanzrisikomanagement auszustatten. Die selbstanpassende, KI-gestützte Plattform von CrossFraud ermöglicht es diesen Institutionen, das Betrugsrisiko zu verwalten und gleichzeitig Dienstleistungen für die Bekämpfung von Geldwäsche und Compliance, Namensprüfung, Rahmenwerke zur Kundenrisikobewertung und mehr anzubieten.
Dhiren V Dedhia, Head of Enterprise Solutions bei CrossFraud, betont, dass fortschrittliche Analysen und künstliche Intelligenz (KI) zu starken Verbündeten im Kampf gegen Betrug geworden sind. Diese Technologien können große Datenmengen in Echtzeit analysieren und es Unternehmen ermöglichen, Muster zu erkennen, Anomalien aufzudecken und potenzielle betrügerische Aktivitäten zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen (ML) werden die Fähigkeiten zur Betrugserkennung durch kontinuierliches Training anhand historischer Daten weiter gestärkt, sodass Unternehmen bei der Aufdeckung betrügerischer Transaktionen und Aktivitäten mit zunehmender Genauigkeit die Nase vorn haben. Da die Aufsichtsbehörden ihre Maßnahmen zur Betrugsprävention und zum Risikomanagement verstärken, müssen sich Unternehmen an die Einhaltung gesetzlicher Compliance-Anforderungen halten.
Diese zunehmende Einführung digitaler Technologien hat jedoch zu einem exponentiellen Anstieg des Online-Betrugs geführt, was die Akteure der digitalen Technologie zur Vorsicht veranlasst. Eine Deloitte-Studie unterstreicht beispielsweise, dass 60 % der indischen Privatversicherer einen erheblichen Anstieg versicherungsbezogener Betrugsfälle beobachten konnten. Unterdessen hatten indische Banken bis September des Vorjahres mit über 4.000 Betrugsfällen zu kämpfen, bei denen es um erhebliche Summen von bis zu 36.000 Crore Rupien ging.
Yogendra Goyal, CTO von Kuhoo Technology, einer Online-Plattform für Studienkredite, betont die Bedeutung eines umfassenden Ansatzes zum Betrugs- und Risikomanagement, einschließlich der Pflege einer risikobewussten Kultur innerhalb von Organisationen, der Identifizierung von Betrugsrisiken, der Bewertung ihres Ausmaßes und der Umsetzung vorbeugender Maßnahmen auf der Grundlage von Risikobewertungen und kontinuierliche Überprüfung der Reaktionsstrategien. In der Kreditbranche gibt es seit Jahren regelbasierte Technologien zur Betrugserkennung und -prävention, aber die Weiterentwicklung der Betrugsmechanismen erfordert einen ganzheitlicheren Technologierahmen. Künstliche Intelligenz (KI) ist im Fintech-Sektor von unschätzbarem Wert, da es das Verhalten eines Benutzers in der Vergangenheit analysiert, Abweichungsmatrizen zur Identifizierung von Betrugsrisiken verwendet und Betrug und damit verbundene Risiken in Echtzeit erkennt. Außerdem werden robuste Authentifizierungsmechanismen etabliert, wobei neue Benutzer-Onboarding-Prozesse strenge Know Your Customer (KYC)-Maßnahmen beinhalten.
Darüber hinaus sind zahlreiche Start-ups und Unternehmen entstanden, um das Betrugsrisikomanagement anzugehen und Unternehmen mehr Sicherheit zu bieten. Unternehmen wie mFilterIt und Noventiq bieten Lösungen für den Aufbau sicherer digitaler Ökosysteme und decken ein breites Spektrum digitaler Vorgänge ab, darunter KI und Daten, Cloud-Lösungen, Cybersicherheit, Validierung des Werbeverkehrs und mobile Identitätslösungen. Inzwischen bietet Castler, unterstützt von der Venture Catalysts Group, Escrow-as-a-Service an und stellt digitale Lösungen und vorkonfigurierte Suiten für Unternehmen bereit, die vielfältige Auszahlungsmechanismen benötigen.
Amit Relan, Mitbegründer und CEO von mFilterIt, ist sich der sich weiterentwickelnden Natur von Betrugsbedrohungen bewusst, die von Datenschutzverletzungen bis hin zu organisierten Angriffen reichen. Mit zunehmender digitaler Durchdringung und Konnektivität sind diese Betrügereien immer betrügerischer und einfacher zu begehen, was das Vertrauen der Verbraucher und die finanzielle Sicherheit untergräbt. Die Bekämpfung dieser Bedrohungen erfordert nicht nur die Implementierung fortschrittlicher Technologien durch Marken, sondern auch eine erhöhte Wachsamkeit der Verbraucher, einschließlich der Vermeidung verdächtiger Links und fragwürdiger Websites oder Apps.
Social-Engineering-Angriffe wie Phishing-E-Mails, vorgetäuschte Telefonanrufe und Betrügereien mit Identitätsdiebstahl erfordern, dass Unternehmen ihre Mitarbeiter über diese Techniken aufklären und strenge Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
Vinod Nair, Senior VP of India Operations bei Noventiq, weist auf die Herausforderungen hin, mit denen Unternehmen weltweit in der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft konfrontiert sind. Laut Fortune Business Insights wird der prognostizierte globale Markt für Betrugserkennung und -prävention bis 2029 voraussichtlich beeindruckende 129,17 Milliarden US-Dollar erreichen.
Für Finanzinstitute bieten Unternehmen wie CrossFraud unternehmensweite Risikomanagementplattformen, um Banken und Finanzinstitute mit hocheffizienten Rahmenwerken für das Finanzrisikomanagement auszustatten. Die selbstanpassende, KI-gestützte Plattform von CrossFraud ermöglicht es diesen Institutionen, das Betrugsrisiko zu verwalten und gleichzeitig Dienstleistungen für die Bekämpfung von Geldwäsche und Compliance, Namensprüfung, Rahmenwerke zur Kundenrisikobewertung und mehr anzubieten.
Dhiren V Dedhia, Head of Enterprise Solutions bei CrossFraud, betont, dass fortschrittliche Analysen und künstliche Intelligenz (KI) zu starken Verbündeten im Kampf gegen Betrug geworden sind. Diese Technologien können große Datenmengen in Echtzeit analysieren und es Unternehmen ermöglichen, Muster zu erkennen, Anomalien aufzudecken und potenzielle betrügerische Aktivitäten zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen (ML) werden die Fähigkeiten zur Betrugserkennung durch kontinuierliches Training anhand historischer Daten weiter gestärkt, sodass Unternehmen bei der Aufdeckung betrügerischer Transaktionen und Aktivitäten mit zunehmender Genauigkeit die Nase vorn haben. Da die Aufsichtsbehörden ihre Maßnahmen zur Betrugsprävention und zum Risikomanagement verstärken, müssen sich Unternehmen an die Einhaltung gesetzlicher Compliance-Anforderungen halten.