12.02.2016

FinTech-Startups ändern Spielregeln im Kampf gegen Betrüger

Banken stehen vor einem wachsenden Problem: Im schnellen, aber unpersönlichen Online-Geschäft wird es immer schwieriger, Betrügern auf die Spur zu kommen. Das ruft Tech-Startups auf den Plan, die mit selbstlernender Software effiziente Lösungen versprechen – und einen riesigen Markt wittern. Der Brutkasten hat in London mit zwei jungen Unternehmen gesprochen.
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Startups ziehen mit selbstlernender Software gegen Betrüger ins Feld. Tomasz Zajda - Fotolia.com

Bisher konnten sich Banken ein gutes Bild von ihren Kunden machen. Identitäten wurden meist vor Ort in einer Filiale überprüft; ein persönliches Gespräch galt generell als Voraussetzung für einen Kredit. In der neuen, digitalen Welt gilt dieser Grundsatz nicht mehr. Konten werden online aus der Ferne eröffnet, Kredite ohne persönliches Kennenlernen vergeben. Damit können nicht nur Aufträge und Einnahmen steigen – sondern auch der Aufwand, betrügerische Fälle herauszufiltern.

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Hoher Aufwand rechnet sich nicht

„Die Banken sind das gar nicht gewohnt. Der Screening-Prozess im Bereich Betrug läuft bei den meisten noch manuell. Das rechnet sich im Bereich von Niedrigzinsen aber gar nicht mehr“, sagte Roberto Velerio, CEO des deutschen Startups Risk Ident, am Rande der FinTech-Konferenz Finovate 2016 in London. Er rechnet vor: Bei einem einjährigen, privaten Kleinkredit verdiene die Bank heute rund 35 €. „Wie soll sie da noch eine manuelle Prüfung rechtfertigen?“ Betrugsfälle seien auch immer schwieriger zu identifizieren, was den Aufwand weiter erhöhe.

Betrug kostet Händler durchschnittlich 1,32% des Umsatzes, nimmt speziell im Mobil-Bereich zu

Dazu würden natürlich noch die Verluste kommen, die Betrüger verursachen, schließlich sei Betrug „immer ein Totalausfall“, sagt Valerio. Aber das ist nicht alles: Organisierter Betrug im Onlinehandel und Finanzbereich stehe momentan stark im Fokus der Terrorismusbekämpfung, was strengere Auflagen für Banken bedeute.

Laut LexisNexis und Nasdaq haben betrügerische Aktivitäten im Vorjahr hohen Schaden bei Onlinehändlern und Kunden angerichtet:

  • Betrug kostet Händler durchschnittlich 1,32% des Umsatzes
  • Sie erleben monatlich im Schnitt 156 erfolgreiche Betrugsversuche
  • Betrug nimmt speziell im Mobil-Bereich stark zu
  • In den USA haben Identitäts-Diebe 2014 rund 14 Milliarden € erbeutet

Selbstlernende Software

Risk Ident setzt auf selbstlernende („machine learning“) Software, im Gegensatz zu regelbasierten Lösungen, die viele Banken verwenden. „Gerade im organisierten Betrug findet unser System ähnliche Fälle“, so Valerio. Es gehe um geographische Informationen, die Struktur von Emails, die zeitliche Abfolge von Anträgen – Attribute, die ein gewisses Muster erkennen lassen. Anhand dessen bewertet die Software, wie wahrscheinlich es ist, dass hinter einem Antrag Betrug steckt. „Das kannst du bei fünf Anträgen noch manuell machen, wenn du 500 am Tag hast kann das keiner komplett durchblicken“, sagt der CEO.

Das deutsche Unternehmen entstammt dem Reich des Versandhändlers Otto und hat sich bisher vor allem der Betrugsbekämpfung im Onlinehandel gewidmet. Dort habe man im Vorjahr Transaktionen im Wert von mehr als zehn Milliarden € abgesichert. Mittlerweile setze man stark auf Online-Finanzdienstleister, so Valerio. Der Markt wächst schnell und verlangt nach effizienten, kostengünstigen Lösungen – die von den großen Playern oft nicht selbst entwickelt werden können.

In Deutschland arbeite man mit zwei größeren Banken zusammen, auch in Österreich habe es Gespräche gegeben, zu denen sich Valerio aber nicht weiter äußern will. Risk Ident prüfe nun, „inwieweit das System europaweit einsetzbar ist“.

+++ Zum Thema: FinTech wächst rasant aus den Kinderschuhen +++

FinTechs: Neue Player machen sich einen Namen

Valerio und sein Team sind nicht die einzigen, die den wachsenden Mark für sich entdeckt haben. Neben den großen Playern – globale Informations-Dienstleister wie Experian oder Equifax – gibt es eine Reihe erfolgreicher Startups, die sich einen Namen machen wollen.

Dazu gehört auch Featurespace, das von Großbritannien aus auf Expansionskurs ist. Gegründet in der Universitätsstadt Cambridge, spezialisierte sich das Team anfangs auf Betrugsbekämpfung bei Computerspielen. Die selbstlernende Software wurde darauf trainiert, jene Spieler zu identifizieren, die nicht von einem Menschen, sondern von einem Programm gesteuert werden. Der Erfolg im Gaming-Bereich machte Anbieter von Onlinewetten auf das Featurespace aufmerksam, und schließlich fand man auch den Weg in die FinTech-Welt.

Featurespace zieht weitere Finanzierungsrunde in Betracht

DavidExcell
(c) featurespace.co.uk – David Excell

„Wir haben Banken geholfen, mehr Umsatz zu machen, indem sie noch mehr Kunden akzeptieren und Betrugsfälle automatisch erkannt werden, ganz ohne menschliche Hilfe“, sagt Mitgründer David Excell. Oft würden Finanzdienstleister die Karten von vielen unschuldigen Kunden sperren, nur um eine betrügerische Transaktion zu stoppen. Abgesehen von den Verlusten, die durch den eigentlichen Betrug entstehen, würden die gesperrten Karten zu weiteren Umsatzeinbußen führen. Ziel sei es, die Auswirkungen mit intelligenter Software möglichst gering zu halten, so Excell.

Laut dem Unternehmer ist man in ganz Europa und bald auch in den USA tätig. Die Kunden würden jeweils zur Hälfte aus dem Gaming- und dem Finanzbereich kommen – wobei letzterer an Bedeutung gewinne.

Bisher hat das Startup rund 6,5 Millionen € in drei Finanzierungsrunden aufgestellt. „Wir evaluieren auch, ob wir eine weitere Finanzierungsrunde brauchen um weiter wachsen zu können“, sagt Excell.

+++ Zum Weiterlesen: Startup-Szene in London: Goldrausch an der Themse +++

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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