Studie von ACFE und SAS zeigt: KI-Technologie für Betrugserkennung verdreifacht sich bis 2021

Zentrale Bedeutung von Advanced Analytics und Biometrics für Anti-Fraud-Programme --- Interaktives Visualisierungstool gibt weitere Einblicke
Kurzfassung: Heidelberg, 21. August 2019 - 13 Prozent der Unternehmen weltweit setzen bereits künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ein, um Betrug zu bekämpfen; 25 Prozent planen dies für die nächsten zwei Jahre - so das Ergebnis einer branchenübergreifenden globalen Studie, die die Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) mit Unterstützung von SAS, einem der führenden Analytics-Anbieter, durchgeführt hat.

Für den ersten Anti-Fraud Technology Benchmarking Report wurden mehr als 1.000 ACFE-Mitglieder zum Einsatz von Anti-Betrugstechnologie in ihrem Unternehmen befragt.
Studie von ACFE und SAS zeigt: KI-Technologie für Betrugserkennung verdreifacht sich bis 2021 Anti-Fraud Technology Benchmarking Report
[SAS Institute GmbH - 21.08.2019] Heidelberg, 21. August 2019 - 13 Prozent der Unternehmen weltweit setzen bereits künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ein, um Betrug zu bekämpfen; 25 Prozent planen dies für die nächsten zwei Jahre - so das Ergebnis einer branchenübergreifenden globalen Studie, die die Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) mit Unterstützung von SAS, einem der führenden Analytics-Anbieter, durchgeführt hat.

Für den ersten Anti-Fraud Technology Benchmarking Report wurden mehr als 1.000 ACFE-Mitglieder zum Einsatz von Anti-Betrugstechnologie in ihrem Unternehmen befragt.

Die wichtigsten Erkenntnisse:

- Zunehmende Bedeutung von Biometrics. 26 Prozent setzen Biometrics als Teil ihrer Anti-Fraud-Programme ein. 16 Prozent planen die Einführung von Biometrics bis 2021.

- Steigende Budgets. Mehr als die Hälfte (55 Prozent) plant, ihre Budgets für Anti-Fraud-Technologie in den nächsten zwei Jahren aufzustocken.

- Veränderte Datenanalysetechniken. Bis 2021 werden voraussichtlich 72 Prozent der Unternehmen automatisiertes Monitoring, Exception Reporting oder Anomalie-Erkennung nutzen. Rund die Hälfte gab an, dass sie plant, Predictive Analytics/Modeling (52 Prozent, aktuell: 30 Prozent) und Datenvisualisierung (47 Prozent, aktuell: 35 Prozent) einzuführen.

"Kriminelle finden immer neue Wege, um Technologie für ihre Machenschaften zu nutzen und Opfer zu attackieren. Anti-Fraud-Experten müssen ebenso technisch versiert vorgehen, um sie zu stoppen", sagt Bruce Dorris, President und CEO des ACFE. "Aber die Frage ist: Welche Technologien helfen Unternehmen am effektivsten beim Umgang mit den zunehmenden Betrugsrisiken? Die Antwort auf diese Frage kann essenziell für die Entscheidung sein, welche Lösung man implementieren sollte."

Interaktives Tool zeigt zusätzliche Trends

Als Ergänzung zum Benchmark-Report erlaubt das Online Data Visualization Tool von SAS eine weitergehende Befassung mit den Daten. User können selbst Analysen nach Branche, Region oder Unternehmensgröße durchführen. In der Studie wurden weltweit Mitarbeiter aus 24 Branchen befragt, darunter die Mehrzahl aus Banken/Financial Services (21 Prozent) und Behörden/Verwaltung (17 Prozent). Die Unternehmen, für die sie arbeiten, beschäftigen zwischen 100 bis mehr als 1.000 Mitarbeiter.

"Wenn Unternehmen verstehen, welche Technologie und Strategien Wettbewerber einsetzen, können sie ihre Investitionen in die Betrugsbekämpfung besser dirigieren", sagt James Ruotolo, Senior Director of Products and Marketing for Fraud and Security Intelligence bei SAS. "Der rasante Aufstieg von KI, Machine Learning und Predictive Modeling zeigt, dass - jenseits des Hypes um diese Trendtechnologien - Advanced Analytics Ermittlern dabei hilft, Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein."

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Mit SAS entwickeln Unternehmen Strategien und setzen diese um, messen den eigenen Erfolg, gestalten ihre Kunden- und Lieferantenbeziehungen profitabel, steuern in Echtzeit die gesamte Organisation und erfüllen regulatorische Vorgaben.

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