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.

+++ Auch interessant: Finanzportal Fintura zieht es nach Österreich +++

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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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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