Maschinelles Lernen zur Erkennung von Betrug

Die Entwicklung der digitalen Technologien war in den letzten Jahrzehnten besonders intensiv. Mit ihrer Hilfe haben die Menschen viele Möglichkeiten, sich das Leben zu erleichtern. So kann man zum Beispiel online auf sein Bankkonto zugreifen und überall auf der Welt Geld überweisen. Außerdem gibt es in einigen Ländern staatliche Anwendungen, in denen die Menschen ihre digitalen Versionen von Dokumenten speichern können, und vieles mehr. Alles in allem macht praktisch jeder in seinem Leben Erfahrungen mit digitalen Technologien.

Zusammen mit den oben genannten Funktionen haben aber auch alle Arten von Betrug ein neues Niveau erreicht. Hacker können Bankkonten knacken, Daten zum Zwecke des Verkaufs oder der Erpressung stehlen und vieles mehr. All dies kann als Cyberangriff eingestuft werden. Sie können jedoch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) vermieden werden.

Was ist AI und ML in Kürze

Künstliche Intelligenz ist derzeit die Grundlage für fast alle digitalen Quellen. Künstliche Intelligenz ist im Wesentlichen ein Abbild der menschlichen Intelligenz, nur in ihrer digitalen Form. Sie kann logische Ketten bilden, sich weiterentwickeln und viele andere Dinge. 

Außerdem ist es unmöglich, nur die künstliche Intelligenz zu beschreiben, ohne ihren Hauptbestandteil zu erwähnen - das maschinelle Lernen. Diese Technologie arbeitet auf der Grundlage aller Arten von mathematischen Modellen und Berechnungen. Sie hilft bei der Entwicklung und Schulung des Computers und basiert nicht auf strengen Regeln. Auf der Grundlage der verarbeiteten Informationen kann sie vorausgesagte Aktionen analysieren, um Anomalien zu erkennen.

Betrugserkennung mit maschinellem Lernen

Um die Indikatoren für Betrug zu erkennen, müssen viele Informationen verarbeitet werden, um zu verstehen, an welchen Anzeichen man ihn erkennen kann. Sobald eine potenzielle Bedrohung erkannt wird, ist es wichtig, schnell zu reagieren und irreparablen Schaden zu verhindern. 

Würden alle oben genannten Aufgaben von einem Menschen erledigt, würde dies viel kostbare Zeit in Anspruch nehmen und die Aufmerksamkeit wäre zerstreut. Zeit und Genauigkeit bei der Erkennung von Gefahren sind jedoch wichtige Faktoren, insbesondere in Anbetracht der Tatsache, dass Cyberangriffe jederzeit und in jeder Form auftreten können. Aber können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine bessere Lösung bieten?

Die Antwort lautet: Ja. Je mehr Daten und Informationen Sie der KI zur Verfügung stellen können, desto besser und schneller kann sie lernen, potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Aber lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die Vor- und Nachteile werfen, die Sie erwarten sollten.

Profis

Geschwindigkeit und Effizienz

Wie wir bereits erwähnt haben, ist Geschwindigkeit sehr wichtig, um schnell auf Bedrohungen zu reagieren. KI und ML können dem Nutzer eine schnelle Analyse aller Daten sowie eine effiziente Erkennung von Anomalien und Betrug bieten. All diese Prozesse laufen sehr schnell ab und ermöglichen es, Probleme zu lösen, bevor sie auftreten.

Automatisierte Prozesse

Da die Analyse des Datenverkehrs und die Identifizierung aller Bedrohungen die Hauptaufgaben des maschinellen Lernens sein werden, wird der Bedarf an menschlichen Eingriffen reduziert. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter Ihres Unternehmens mehr Zeit für die Ausarbeitung von Entwicklungsplänen und die Umsetzung innovativer Ideen im Unternehmen aufwenden können.

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Kostengünstige Lösung

Natürlich wird jeder Unternehmer oder Geschäftsinhaber immer auf die Kosten achten, und das ist durchaus gerechtfertigt. Wenn wir die Option der Einstellung spezieller Mitarbeiter, die Bedrohungen überwachen und erkennen, und die Option der Anwendung des maschinellen Lernens in Betracht ziehen, dann ist die zweite Option natürlich rentabler. Außerdem ist die Option des maschinellen Lernens besser geeignet, wenn Sie Ihr Unternehmen skalieren wollen, da die Kosten nicht sehr stark ansteigen werden.

Kontinuität

Wenn Sie Mitarbeiter für Ihr Team einstellen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass die Menschen nicht rund um die Uhr arbeiten können. Sie brauchen Wochenenden, Urlaube, Krankheitstage usw. Eine Technologielösung hingegen arbeitet kontinuierlich. Das macht Cyberangriffe und Betrug jeglicher Art praktisch unmöglich.

Nachteile

Falsch-positive Meldungen

Niemand kann genau verstehen und nachvollziehen, wie ML Bedrohungen identifiziert. Aber trotz der Tatsache, dass es recht effektiv ist, können manchmal Fehler passieren. Das heißt, ML kann eine völlig angemessene Aktion als Spam oder Betrug identifizieren und dann alle ähnlichen Fälle als solche kategorisieren. Auf diese Weise kommt es zu einer großen Störung, die den Erfolg des gesamten Unternehmens beeinträchtigen kann. Daher können wir nicht davon sprechen, dass menschliche Eingriffe in das System völlig ausgeschlossen sind. Fachleute sollten die Berichte des Systems in regelmäßigen Abständen überprüfen und kontrollieren, ob es ordnungsgemäß funktioniert.

Varianten von ML-Anwendungen zur Betrugserkennung/-verhinderung

Aufdeckung von betrügerischen Transaktionen

Das ML-System kann so trainiert werden, dass es betrügerische Transaktionen erkennt und verhindert. All dies ist möglich, wenn Sie dem System Daten über alle "guten" Transaktionen zur Verfügung stellen. Auf diese Weise erkennt ML alles, was nicht dem Standard entspricht, und fordert die Nutzer auf, die Transaktion zu bestätigen, um ihnen Zeit zum Nachdenken zu geben.

Identifizierung potenziell schädlicher E-Mails

Manchmal erhalten Sie verschiedene E-Mails von offiziellen Organisationen, in denen Sie aufgefordert werden, einige persönliche Daten anzugeben. Sie sollten sich aber auch darüber im Klaren sein, dass es ähnliche betrügerische Machenschaften zum Identitätsdiebstahl gibt. ML kann solche E-Mails erkennen und sie in Spam verschieben oder den Benutzer einfach über ein potenzielles Risiko informieren.

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Erkennung verdächtiger Anmeldungen

Kontoanmeldungen können auch zur Aufdeckung von Betrug verwendet werden. ML erkennt zum Beispiel, wenn jemand versucht, sich von einem anderen Land oder Gerät aus bei Ihrem Konto anzumelden.  Dadurch erhalten Sie eine Benachrichtigung darüber. So können Sie schnell reagieren, wenn etwas passieren sollte.

Lassen Sie uns zusammenarbeiten!

Oftmals nehmen Menschen ihr Start-up oder ihr Unternehmen sehr ernst und sorgen sich darum, dass die Kunden mit dem Service zufrieden sind. Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Erkennung von Betrug kann dafür sorgen, dass dies geschieht. Ihre Partner oder Kunden müssen sich keine Sorgen um den Schutz ihrer Daten machen und werden Ihrem Unternehmen mehr vertrauen. Vertrauen ist viel wert.

Wenn Sie sich fragen, ob Sie maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen einsetzen sollten, dann sollten Sie das natürlich tun! Dabei spielt es keine Rolle, wie groß Ihr Unternehmen ist, denn die Cybersicherheit ist immer ein Schlüsselfaktor. 

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