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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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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